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基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的設備故障診斷方法研究本科畢業(yè)論文(文件)

2025-07-30 14:20 上一頁面

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【正文】 ............................................................................ 15 小波包降噪的方法和步驟 ..................................................................................... 15 降噪效果的評價標準 ............................................................................................. 16 v 故障信號的小波包降噪 ......................................................................................... 17 故障信號的特征提取 .................................................................................................... 18 第 4 章 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡及在故障診斷中的應用 .................................................................... 21 人工神經(jīng)網(wǎng)絡在故障診斷中的應用現(xiàn)狀 .................................................................... 21 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡 ................................................................................................................... 21 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的結構 ................................................................................................ 21 BP 算法描述 ............................................................................................................ 22 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)缺點 ............................................................................................ 24 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的設計 ....................................................................................................... 24 學習樣本的確定 ..................................................................................................... 24 網(wǎng)絡層數(shù)的考慮 ..................................................................................................... 25 輸入、輸出和隱含層的設計 .................................................................................. 25 激勵函數(shù)的選擇 ..................................................................................................... 26 網(wǎng)絡初始值的選取 .................................................................................................. 26 學習算法的選擇 ...................................................................................................... 26 學習速率 ................................................................................................................. 26 訓練停止條件 ......................................................................................................... 27 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡在故障 診斷中的應用 ............................................................................... 27 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷結果分析 ................................................................................... 30 第 5 章 GA+BP 神經(jīng)網(wǎng)絡及其在故障診斷中的應用 ........................................................ 31 遺傳算法簡介 ................................................................................................................ 31 標準遺傳算法 ................................................................................................................ 31 遺傳算法的特點 ............................................................................................................ 32 GA+BP 算法 設計 ........................................................................................................... 33 遺傳 編碼與解碼 ..................................................................................................... 33 適應度函數(shù)的設計 ................................................................................................. 36 遺傳算子的設計 ..................................................................................................... 36 控制參數(shù)的選擇 ..................................................................................................... 39 vi GA+BP 算法的步驟 ................................................................................................ 41 GA+BP 神經(jīng)網(wǎng)絡在故障診斷中的應用 ....................................................................... 42 網(wǎng)絡的設計 .............................................................................................................. 42 故障診斷仿真實驗 ................................................................................................. 43 故障診斷結果分析 ................................................................................................. 45 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡與 GA+BP 神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷結果對比分析 ........................................ 45 結論 ........................................................................................................................................ 47 參考文獻 ................................................................................................................................ 49 攻讀學位期間取得的成果 ...................................................................... 錯誤 !未定義書簽。 因此 開展設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術研究,已成為當前的重要課題。 本課題以 CDLY20xx長期導流能力測試裝置中的平流泵 為對象, 著重研究 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法,以期為克服 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的自身缺點做出菲薄貢獻,并為平流泵提供技術支撐 。英國在核發(fā)電、鋼鐵和電力 工業(yè)等方面都有提供診斷技術服務 的相應機構 。目前,故障診斷技術在我國的化工、冶金、電力、鐵路等行業(yè)得到了廣泛的應用, 并 取得了可喜的成果 [3]。其主要內容是統(tǒng)計分析、相關分析、頻譜分析、小波分析和模態(tài)分析等,其理論基礎是數(shù)理統(tǒng)計與隨機過程。當故障能由參數(shù)的顯著變化來描述時,可利用已有的參數(shù)估計方法來檢測故障信息,根據(jù)參數(shù)的估計值與正常值之間的偏差情況來判定系統(tǒng)的故障情況。等價空間方法的實質是把測量信息分類,得到最一致的冗余數(shù)據(jù)子集,用于系統(tǒng)的狀態(tài)估計,并識別出最不一致的冗余數(shù)據(jù),即可能發(fā)生故障的數(shù)據(jù)。 呂伯權、谷勇等人提出了兩種針對信號在 多尺度 的 小波變換下 不同 表現(xiàn)行為 的 特點及利用小波網(wǎng)絡進行系統(tǒng)故障診斷的方法。 其中,神經(jīng)網(wǎng)絡方法是近年來研究得很多的一種有效的基于癥狀的方法。 MATLAB 仿真平臺簡介 美國 Mathwork 公司于 1967 年推出了 “Matrix Laboratory”(縮 寫為 Matlab)軟件包, 它是支持從概念設計、算法開發(fā)、建模仿真到實時實現(xiàn)的理想的集成環(huán)境。 MATLAB 是一套強有力的計算機應用軟件,該軟件自推向市場以來,經(jīng)過近二十年的不斷發(fā)展 與更新,現(xiàn)已成為國際公認的優(yōu)秀科技應用軟件,加上其發(fā)展的過程中 融入 了 一些專業(yè)性的理論知識,從而出現(xiàn)了功能強大的 MATLAB 配套工具箱,如模糊邏第 1 章 緒論 4 輯工具箱( Fuzzy Logic Control)、小波工具箱( Wavelet Toolbox)、神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱( Neural Network Toolbox)、圖形化的系統(tǒng)模型設計與仿真環(huán)境( Simulink)等。 CDLY20xx 長期導流能力測試裝置是油田井下作業(yè)中支撐劑評價實驗不可或缺的設備之一。 然后 將 特征向量作為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入向量,通過對樣本的訓練學習, 使之對不同類別的 故障數(shù)據(jù)得到設定 的不同輸出 。 論文的組織結構 論文的章節(jié)安排如下: 第 1 章 對 故障診斷的意義 , 故障診斷技術的 研究現(xiàn)狀, 故障 診斷方法 , 以及 MATLAB仿真平臺 作了 概述 , 并介紹了 論文 的 研究內容 和 論文 的 組織結構。 第 5章 研究設計了 GA+BP算法, 它是用 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡, 得到了網(wǎng)絡的隱含層節(jié)點數(shù)以及該結構對應的最優(yōu)的權值、閾值 和網(wǎng)絡的學習速率 ,然后 將 GA+BP神經(jīng)網(wǎng)絡 應用于 平流泵的 故障診斷 。 儀器的主要功 能有以下三點 : ; 2. 通過對 不同來源的支撐劑進行優(yōu)選和質量控制,優(yōu)選出最佳導流能力的支撐劑 ; 3. 預測支撐劑在地層上覆壓力下的導流能力大小。 本文 就是 將 該測試裝置中的平流泵 作為對象 展開故障診斷的研究 的 。 2. 數(shù)據(jù)采集與處理系統(tǒng):包括兩支壓力傳感器、研華 PCI17
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