【摘 要】
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用模糊神经网络等人工智能故障诊断方法替代传统的经验方法是一个重要的趋势,该课题就此问题进行了深入地探讨.研究的最终结果是建立一个能进行旋转机械故障诊断的模糊神经网
【出 处】
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北京机械工业学院 北京信息科技大学
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用模糊神经网络等人工智能故障诊断方法替代传统的经验方法是一个重要的趋势,该课题就此问题进行了深入地探讨.研究的最终结果是建立一个能进行旋转机械故障诊断的模糊神经网络,网络的输入是故障样本的特征模式矢量,输出是故障的类型和故障程度.该网络采用了改进的Kosko模糊联想存储器,针对其模式对容量不足和权值易趋近1的缺点,用梯度下降算法代替了最大值法,实现了权值矩阵的自适应优化,并从数学上讨论了该算法的稳定性和收敛性.网络的训练需要大量经过分类的样本特征模式矢量.围绕这一目标,首先建立转子的数学模型和微分方程,用计算机对故障仿真来产生大量样本,以弥补实际样本的不足;其次在数学模型的基础上进行了故障机理的研究,确定了六种常见故障的特征频谱,采用六频段法提取了样本的特征模式向量;然后用自组织特征映射网络对样本的特征模式向量进行了模糊聚类,实现了样本分类的自动化和自学习.上述所有的研究由"机械系统在线状态分析及故障诊断系统"的应用软件实现.该软件用VC编制,由采样、样本数据库、数字信号处理、模糊聚类和故障诊断五个模块构成,利用转子实验台的采样数据和大庆油田工业现场的数据进行了验证,该系统能够准确诊断出六种常见故障.
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