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基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷方法的研究報(bào)告(已修改)

2025-07-20 14:25 本頁(yè)面
 

【正文】 “基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷方法 ”研究報(bào)告 摘要 電機(jī)是現(xiàn)代工業(yè)中最主要的動(dòng)力能源和驅(qū)動(dòng)設(shè)備之一,不僅需要進(jìn)一步提高電機(jī)驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化水平,更要求電機(jī)的運(yùn)行具有很高的可靠性、安全性和穩(wěn)定性。本文通過(guò)監(jiān)測(cè)電機(jī)振動(dòng)信號(hào)對(duì)直流電動(dòng)機(jī)故障進(jìn)行診斷研究,提出了基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷方法,利用小波變換提取振動(dòng)信號(hào)特征,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別特征,輸出電機(jī)相應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)。 關(guān)鍵詞: 故障診斷 小波分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 振動(dòng)信號(hào) 第一章 引言 課題的研究背景與研究意義 隨著現(xiàn)代工業(yè)制造的發(fā)展 , 電機(jī)巳經(jīng)成為當(dāng)今生產(chǎn)活動(dòng)和日常生活中最重要的原動(dòng)力和驅(qū)動(dòng)裝置。由于電機(jī)大量的應(yīng)用 ,使用環(huán)境的不同 ,所驅(qū)動(dòng)的負(fù)載也各盡不同等原因 , 導(dǎo)致了電機(jī)故障時(shí)有發(fā)生 , 特別是一些運(yùn)行環(huán)境惡劣、負(fù)載沖擊性很大的場(chǎng)合中運(yùn)行的電機(jī) , 其故障率更高。近些年來(lái) ,因關(guān)鍵電機(jī)設(shè)備故障而引起的事故時(shí)有發(fā)生 , 造成了慘重的經(jīng)濟(jì)損失。 一直以來(lái) ,針對(duì)電機(jī)的各種故障 , 一般都選用成熟、可靠的繼電保護(hù)措施。繼電保護(hù)技術(shù)是在電力系統(tǒng)發(fā)展背景下產(chǎn)生的 , 其目的是對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行保護(hù) ,避免在電力系統(tǒng)中發(fā)生災(zāi)難性事故。繼電保護(hù)經(jīng)歷了 4 個(gè)發(fā)展階段 , 第一個(gè)階段是基于電磁式保護(hù)裝置 , 第二個(gè)階段是基于晶體管式繼電保護(hù)裝置 , 第三個(gè)階段是基于集成電路繼 電保護(hù)裝置 , 最后一個(gè)階段是基于微機(jī)繼電保護(hù)裝置 , 也是目前使用最廣泛的繼電保護(hù)裝置。目前繼電保護(hù)被廣泛應(yīng)用于電機(jī)設(shè)備系統(tǒng)中 , 其主要目的是當(dāng)電機(jī)發(fā)生故障或異常時(shí) ,在可能實(shí)現(xiàn)的最短時(shí)間和最小區(qū)域內(nèi) , 自動(dòng)將電機(jī)故障設(shè)備從系統(tǒng)中切除 , 或發(fā)出信號(hào)由值班人員消除異常工況根源 , 以避免事故發(fā)生惡化。外表上看 ,繼電保護(hù)的作用很明顯 , 但是它并沒(méi)有從根本上避免事故的發(fā)生。因?yàn)橹挥挟?dāng)事故已經(jīng)發(fā)生時(shí) , 繼電保護(hù)才會(huì)起作用。這可能導(dǎo)致一系列問(wèn)題 , 比如繼電保護(hù)可能會(huì)突然斷開(kāi)整個(gè)生產(chǎn)線中的電源 , 使整個(gè)生產(chǎn)線上的設(shè)備突然停電 , 不會(huì)造成其他設(shè)備的 損害 , 也會(huì)造成一定的經(jīng)濟(jì)損失。正如文獻(xiàn) [1]中所描述的 : “設(shè)備的繼電保護(hù) ,并不意味著能夠預(yù)防事故的發(fā)生 , 它只能在事故發(fā)生后采取行動(dòng) ; 它是在懸崖絕壁下的救護(hù)車(chē) ,而不是懸崖頂上保護(hù)行人的柵欄?!? 為了從根本上避免災(zāi)難性事故的發(fā)生以及保證電機(jī)及其所驅(qū)動(dòng)負(fù)載的安全運(yùn)行 , 應(yīng)對(duì)電機(jī)采取故障診斷。與采用繼電保護(hù)相比 , 電機(jī)故障診斷具有的優(yōu)點(diǎn)是電機(jī)故障診斷能夠在電機(jī)故障初期就能發(fā)現(xiàn)故障 , 從而避免電機(jī)故障的進(jìn)一步惡化。此外還可以為電機(jī)制造商提供經(jīng)驗(yàn) , 積累數(shù)據(jù) ,有利于電機(jī)性能的提升 , 增強(qiáng)可靠性。 設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r 設(shè)備故障診斷技術(shù)是從上世紀(jì) 60 年代發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新學(xué)科,從科學(xué)發(fā)展的大環(huán)境來(lái)看,設(shè)備故障診斷技術(shù)的產(chǎn)生也是各學(xué)科交叉發(fā)展的必然。隨著人工智能、專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論的發(fā)展,以及監(jiān)測(cè)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、電子技術(shù)和通訊技術(shù)等相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的進(jìn)步發(fā)展,設(shè)備故障診斷技術(shù)從理論到實(shí)際應(yīng)用都有了很大發(fā)展,已形成一門(mén)集數(shù)學(xué)、物理、力學(xué)、化學(xué)、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息處理和人工智能等各種現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)于一體的綜合性極強(qiáng)的智能化故障診斷技術(shù) [79]。 該學(xué)科以設(shè)備的管理、狀態(tài)監(jiān)測(cè)和 故障診斷為內(nèi)容,以建立新的維修體制為目標(biāo),在各個(gè)領(lǐng)域得到了推廣和應(yīng)用,它提高了對(duì)設(shè)備故障診斷的科學(xué)化、合理化、系統(tǒng)化、準(zhǔn)確化等,大大豐富了人們?cè)诠收蠙C(jī)理、故障識(shí)別與診斷等領(lǐng)域的知識(shí),其作用和效益日趨顯著。 國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r 目前 , 許多國(guó)家的大學(xué)和公司都在開(kāi)展電機(jī)故障診斷技術(shù)的研究工作其中取得了較好研究成果的研究機(jī)構(gòu)主要集中在歐洲、美國(guó)、日本的一些知名大學(xué)和一些知名電氣公司 , 例如 : 美國(guó)的紐約大學(xué)、弗吉尼亞大學(xué)、南加利福尼亞大學(xué)等 ,日本的京東大學(xué)、大阪大學(xué)等 , 德國(guó)的通用電氣公司和美國(guó)的 ENTEK 公司等 。其中部研究成果 已 經(jīng)被轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品投放到市場(chǎng) , 如美國(guó)的 ENTEK 公司的交流感應(yīng)電機(jī)診斷儀。我國(guó)對(duì)電機(jī)故障診斷技術(shù)也非常重視 , 例如在 60 年代就提出了帶電實(shí)驗(yàn)的方法 , 該方法由于存在一些致命的缺點(diǎn) ,并沒(méi)有得到廣泛的實(shí)踐和應(yīng)用。近年來(lái) , 我國(guó)也進(jìn)行了大量的電機(jī)故障診斷技術(shù)研究 , 并取得了一定的研究成果 , 特別是清華大學(xué)高景德、王祥行等在電機(jī)故障分析方面做出了重大貢獻(xiàn)。 電機(jī)故障診斷技術(shù) 自 19 世紀(jì)發(fā)明電機(jī)以來(lái),由于電能應(yīng)用方便,且電機(jī)的性能優(yōu)良,便于控制,所以得到了迅速普及。電機(jī)是工業(yè)領(lǐng)域中最主要的動(dòng)力能源和驅(qū) 動(dòng)設(shè)備,各行各業(yè)的使用場(chǎng)和性能要求千差萬(wàn)別,因此電機(jī)的種類(lèi)、型號(hào)、結(jié)構(gòu)林林總總,不同的環(huán)境對(duì)電機(jī)有不同的使用要求,不同的電機(jī)有不同的工作原理。 電機(jī)故障診斷技術(shù)發(fā)展到今天已經(jīng)經(jīng)歷了三個(gè)階段: 第一階段:診斷結(jié)果在很大程度上取決于領(lǐng)域?qū)<业母泄俸蛯?zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn),對(duì)診斷信息只作簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理,比如人工定期維修制度。 第二階段:是以傳感器技術(shù)和動(dòng)態(tài)測(cè)試技術(shù)為手段,以信號(hào)處理和建模處理為基礎(chǔ)的現(xiàn)代化診斷技術(shù),在工程中得到了廣泛的應(yīng)用。 第三階段:為了滿(mǎn)足復(fù)雜系統(tǒng)的診斷要求,隨著計(jì)算機(jī)及人工智能的發(fā)展,診斷技術(shù)進(jìn)入以知識(shí)處 理為核心,信號(hào)處理、建模處理與知識(shí)處理相融合的第三發(fā)展階段 ——智能診斷技術(shù)階段。 狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷;故障診斷的四個(gè)步驟為 : 信號(hào)檢測(cè)、特征提取 (信號(hào)處理 )、狀態(tài)識(shí)別和診斷決策。電機(jī)故障診斷的基本實(shí)施過(guò)程,電機(jī)的故障診斷技術(shù)的實(shí)施過(guò)程,一般可分為兩個(gè)階段、四個(gè)步驟。兩個(gè)階段分為狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷;故障診斷的四個(gè)步驟為 : 信號(hào)檢測(cè)、特征提取 (信號(hào)處理 )、狀態(tài)識(shí)別和診斷決策。電機(jī)故障診斷的基本實(shí)施過(guò)程,如圖 11 所示: 圖 11 電機(jī)診斷基本過(guò)程 (1) 信號(hào)檢測(cè):按不同的診斷目的選擇最能表現(xiàn)工作狀態(tài)的信號(hào),為故障分析診斷提供依據(jù)。 (2) 特征提取 (信號(hào)處理 ):將初始模式向量進(jìn)行信號(hào)處理,維數(shù)壓縮,形式變換,去掉冗余信息,提取故障特征,形成待檢模式,獲得對(duì)診斷工作有價(jià)值的,既敏感又直觀的信息。 (3) 狀態(tài)識(shí)別:將待檢模式與樣式模式 (故障檔案 )進(jìn)行對(duì)比和狀態(tài)分類(lèi)。這一步是整個(gè)診斷過(guò)程的核心,需要建立判別函數(shù),規(guī)定函數(shù)準(zhǔn)則并力爭(zhēng)使誤差最小。 (4) 診斷決策:根據(jù)診斷系統(tǒng)的分析判斷,做出相應(yīng)決策,對(duì)設(shè)備的管理和維修工作進(jìn)行必要的預(yù)測(cè)及干預(yù),實(shí)現(xiàn)預(yù)知維修。 主要研究?jī)?nèi)容 由上述可知,自動(dòng)化設(shè)備運(yùn)行的穩(wěn)定性受到了世界各個(gè)國(guó)家的普遍重視,故障診斷技術(shù)也成為各國(guó)學(xué)者競(jìng)相研究的熱點(diǎn)。其中,智能診斷系統(tǒng)以其智能性和實(shí)性正受到越來(lái)越多的重視,小波分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。本文在廣泛查閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上,針對(duì)實(shí)驗(yàn)室直流驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的直流電動(dòng)機(jī)對(duì)電機(jī)故障診斷方法進(jìn)行系統(tǒng)研究,報(bào)告主要內(nèi)容涉及以下幾個(gè)方面: ( 1)闡述了研究?jī)?nèi)容的背景, 概述了故障診斷技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r和理論體系構(gòu)成;全面介紹了電機(jī)故障診斷的技術(shù)的特點(diǎn)和實(shí)施過(guò)程。 ( 2)在介紹了傅里葉分析和小波分析的基礎(chǔ)上,系統(tǒng)的闡述了多分辨率分析及小波包分析理論,從理論上對(duì)小波包用于非平穩(wěn)信號(hào)特征提取進(jìn)行了可行性研究; ( 3)在介紹了人工神經(jīng)元模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,深入研究了 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和其正向傳播和反向調(diào)整的算法原理,從理論上研究了應(yīng)用 BP 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障狀態(tài)模式識(shí)別的優(yōu)越性。 ( 4)對(duì)直流電動(dòng)機(jī)的常見(jiàn)故障及其振動(dòng)分析進(jìn)行了研究,全面介紹了振動(dòng)信號(hào)處理方法;介紹了小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合方法,詳細(xì)介紹了基于小波包的信號(hào)能量特征提取方法和步驟,并利用 MATLAB 軟件 編程軟件予以實(shí)現(xiàn);并且詳細(xì)介紹了應(yīng)用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷分類(lèi)的方法和步驟,并利用 MATLAB 軟件編程軟件予以實(shí)現(xiàn);系統(tǒng)闡述了振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)及其相關(guān)問(wèn)題;并對(duì)論文所述故障診斷方法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)研究。 第二章 小波及小波包分析理論 小波變換的提出是一種對(duì)于數(shù)字信號(hào)處理在數(shù)學(xué)計(jì)算方法上的突破 , 也是對(duì)傅立葉變換的一種延伸與補(bǔ)充。小波變換是一種通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行平移和伸縮進(jìn)行多尺度分析,并在時(shí)間與頻率兩個(gè)方向上對(duì)信號(hào)進(jìn)行局部變換,可以有效的從數(shù)字信號(hào)中抽取有用信息。利用小波變換對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行分析已然成為一種新興的數(shù)字信號(hào)處理技術(shù),尤其因?yàn)槠湓谖⑷跣盘?hào)信息提取方面的優(yōu)勢(shì),成為國(guó)內(nèi)外數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)研究的重點(diǎn)。 小波變換的基本原理 傅立葉分析 眾所周知,傅立葉變換與傅立葉分析是現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的基石,它將信號(hào)分析從時(shí)域引入到頻域內(nèi)分析,可以從物理上對(duì)一個(gè)信號(hào)的進(jìn)行更加清楚的解釋。 從傅立葉級(jí)數(shù)的概念可以得出,任意一個(gè)周期信號(hào)都可以表示為直流分量和各次諧波分量疊加之后的結(jié)果。用更數(shù)學(xué)化的語(yǔ)言描述,即任意一個(gè)滿(mǎn)足狄里赫利條件的周期函數(shù)都可以展開(kāi)成為一組規(guī)范正交基的線性組合。這組規(guī)范正交基即為熟知的: 0co s ( )af kw t? 21 0si n( )bf k w t? 22 經(jīng)典的傅 立 葉變換( FT)定義如下: ( ) ( ) jtF f t e dt?? ?? ???? ? 23 ( ) ( ) jtF t f e d????? ???? ?
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