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《【碩士論文】改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、武漢理工大學(xué)碩士學(xué)位論文改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究姓名：黃媛申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：潘昊20090501摘要在現(xiàn)代化生產(chǎn)中，機(jī)械設(shè)備的故障診斷技術(shù)越來越受到重視，如果某臺(tái)設(shè)備出現(xiàn)故障而未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和排除，其結(jié)果不僅會(huì)導(dǎo)致設(shè)備本身損壞，甚至可能造成機(jī)毀人亡的嚴(yán)重后果。在企業(yè)的連續(xù)生產(chǎn)的系統(tǒng)中，如果某臺(tái)關(guān)鍵設(shè)備因故障而不能繼續(xù)運(yùn)行，往往會(huì)涉及整個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)系統(tǒng)設(shè)備的運(yùn)行，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，對(duì)于連續(xù)生產(chǎn)系統(tǒng)，例如電力系統(tǒng)的汽輪發(fā)電機(jī)組、冶金過程及化工過程的
2、關(guān)鍵設(shè)備等，故障診斷具有極為重要的意義。小波網(wǎng)絡(luò)是小波分析理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論完美結(jié)合的產(chǎn)物，它兼容了小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越性，一方面，充分利用了小波變換的時(shí)頻局部化特性；另一方面，充分發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，從而具有較強(qiáng)的逼近與容錯(cuò)能力。由于其優(yōu)越的特性，小波網(wǎng)絡(luò)被廣泛用于信號(hào)處理、函數(shù)擬合、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、系統(tǒng)辨識(shí)、故障診斷和自動(dòng)控制等多個(gè)方面。當(dāng)然，小波網(wǎng)絡(luò)也存在不足之處：構(gòu)造比較復(fù)雜，相比BP網(wǎng)絡(luò)而言，小波網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算復(fù)雜度增加了；而且高維小波網(wǎng)絡(luò)映射學(xué)習(xí)時(shí)容易產(chǎn)生“維數(shù)災(zāi)"問題。本文首先從小波分析
3、理論出發(fā)構(gòu)造緊湊型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)基于傳統(tǒng)BP算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)，探討了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)設(shè)置和小波類型、小波時(shí)頻參數(shù)和學(xué)習(xí)樣本等聯(lián)系起來的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)設(shè)置方法，該方法有別于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值的隨機(jī)賦值，提高了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性及收斂精度。并引入了基于BP算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法并應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷實(shí)例中，從而避免了傳統(tǒng)算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定效率低的缺點(diǎn)，并有效的改善了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)性能。有效克服了基于BP算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的一些缺陷，如小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中初始化參數(shù)初始化不合適將導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)
4、絡(luò)學(xué)習(xí)過程的不收斂，易使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最小等缺點(diǎn)。對(duì)用于建模的數(shù)據(jù)消噪和歸一化處理。最后，分別采用改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行故障診斷并將診斷效果的對(duì)比，分析了本文算法的優(yōu)勢(shì)所在。關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；改進(jìn)算法；旋轉(zhuǎn)機(jī)械；故障診斷AbstractIntheproductionofmodernization，machineryandequipmentfaultdia鯛081stechn0109Yhasbeengainingmoreimportance，ifamalfu
5、nctioningpleCeofequipmentfailedtodetectandremove，theresultwillnotonlyleadtodamageto也ecquipmentitself,andmayeVencausemachinecrashseriousconsequences·Inthesvst鋤ofcontinSOILSproductionintheenterprise，ifacriticalequipmentfailure鋤dnotduetothecontinuedoperatio
6、n,oReninvolvingtheentirebusinessoperationotprodllctionsyst鋤sequipment，causinghugeeconomiclosses．Therefore，continuousproductionsystems，suchasTurbo—generatorpowersystem,metallurgicalandch鋤icalprocessequipment，suchasthekeytotheprocess，faultdiagnosisofgreati
7、mportance．Wavelctnctwor!kistheperfectcombinationofthetheoryofwaveletanalysiSalldthetheoryofartificialneuralnetwork，itiscompatiblewiththesuperiorityofthewavelet強(qiáng)dne魄lnetworks．Ontheonehand，itmakesfulluseoftime—frequencYlocahzedpropertiesofwavelettransform；
8、Ontheotherhand，itputstheself-Ie鋤mgabi!耐ofneuralnetworkintofullplaySOithasastrongabilitytotolerantmistakesandclose．Bec孤lseofitssuperiorcharacteristics，waveletnetworksarewidelyUSedinmanvaspectssuchassignalprocessing，function
