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1、近幾年來(lái),旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備日益大型化、智能化和復(fù)雜化,繼而針對(duì)這些設(shè)備展開(kāi)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)也愈加重要。基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的故障診斷技術(shù),由于其綜合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)的非線性映射能力,自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,泛化能力與容錯(cuò)能力,和小波分析技術(shù)在邊界的處理與濾波、時(shí)頻分析、信噪分離與提取弱信號(hào)、求分形指數(shù)、信號(hào)的識(shí)別與診斷以及多尺度邊緣檢測(cè)等領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì),近些年成了各大高校、研究所研究的熱點(diǎn)。如何將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用的工程應(yīng)用中,就成了當(dāng)下研究
2、的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焦點(diǎn)。本文以小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),對(duì)盾構(gòu)機(jī)主驅(qū)動(dòng)電機(jī)采集的實(shí)時(shí)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析研究,探究小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在盾構(gòu)機(jī)故障診斷中的應(yīng)用。主要研究工作如下:
研究了盾構(gòu)機(jī)的構(gòu)成,分類(lèi)及其工作方式,以及盾構(gòu)機(jī)的歷史與發(fā)展。著重分析了盾構(gòu)機(jī)主部件的工作原理,及其相關(guān)的故障類(lèi)型,故障特征,并總結(jié)成表,為后續(xù)的研究做下鋪墊。
分析小波與傅里葉變換的不同,對(duì)比研究了小波變換相對(duì)傅里葉變換在處理非線性信號(hào)數(shù)據(jù)的時(shí)域、頻域中的優(yōu)
3、勢(shì)。并用dbN系列小波分析,處理從盾構(gòu)機(jī)上采集的振動(dòng)信號(hào),證明了小波在處理盾構(gòu)機(jī)振動(dòng)信號(hào)上可行性。
調(diào)研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與應(yīng)用,學(xué)習(xí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的原理及其應(yīng)用,并將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型用到從盾構(gòu)機(jī)上采集的振動(dòng)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理來(lái)自實(shí)時(shí)采集振動(dòng)信號(hào)的缺陷與不足。
鑒于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足,想到將兩者合二為一,采用morlet小波代替BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)函數(shù),并將建好的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理采集的振動(dòng)信號(hào),得
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