【正文】 克服了做大量的數(shù)學(xué)計(jì)算（包括矩陣計(jì)算）的困難，而且，它以豐富的函數(shù)庫使開發(fā)者省去了大量的重復(fù)編程工作。另外，模糊推理、定性觀測(cè)器等方法善于處理不確定、不準(zhǔn)確的知識(shí)，符合人的自然推理過程，它們與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，有著巨大的應(yīng)用前景 [4,5]?；谥R(shí)的方法還可以分為基于癥狀的方法和基于定性模型的方法。 基于信號(hào)處理的方法 又 可分為 直接測(cè)量系統(tǒng)輸入輸出方法、基于小波變換的方法、輸出信號(hào)處理方法、信息匹配診斷法、基于信息融合的方法、信息 校核方法等 [7]。狀態(tài)估計(jì)方法的基本思想是：首先重構(gòu)被控過程的狀態(tài)，通過與可測(cè)變量比較 而 構(gòu)成殘差序列，再構(gòu)造適當(dāng)?shù)哪Ｐ筒⒂媒y(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法，從殘差序列中把故障檢測(cè)出來 。 基于解析模型的方法 又可以分為參數(shù)估計(jì)方法、狀態(tài)估計(jì)方法和等價(jià)空間方法。當(dāng)可以建立比較準(zhǔn)確的被控過程的數(shù)學(xué)模型時(shí)，基于解析模型的方法當(dāng)為首選；當(dāng)可以得到被控過程的輸入輸出信號(hào)，但很難建立被控對(duì)象的 解析數(shù)學(xué)模型時(shí)，可采用基于信號(hào)處理的方法；當(dāng)很難建立被控對(duì)象的定量數(shù)學(xué)模型時(shí)，可采用基于知識(shí)的方法。 我國(guó) 故障診斷技術(shù)的研究起步于 20世紀(jì) 70年代末期， 20世紀(jì) 80年代開始 蓬勃發(fā)展 ，隨后在各領(lǐng)域分別確定了設(shè)備診斷的目標(biāo)、方向和試點(diǎn)單位。早在 20世紀(jì) 60年代末，美國(guó)國(guó)家宇航局就創(chuàng)立了 機(jī)械故障預(yù)防小組，英國(guó)也成立了機(jī)械保健中心，積極從事故障診斷技術(shù)的研究和開發(fā)。 故障診斷技術(shù)的最終目的是避免故障 (尤其是重大事故 )的 發(fā)生，保障 人 身和設(shè)備安全， 推動(dòng)設(shè)備維修制度 改革， 延長(zhǎng)檢修周期，提高維修 精度和速度，降低維修費(fèi)用，提高生產(chǎn)效率，獲得最佳經(jīng)濟(jì)效益。 生產(chǎn) 設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的優(yōu)劣直接影響著社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì) 效 益。 GA+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 與 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷的結(jié)果 對(duì)比后 可以看到 ： 第一， GA+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 比 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的工作量少 ，且克服了陷入局部極小的缺點(diǎn)，有更好的 訓(xùn)練 性能；第二， GA+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的 故障 診斷準(zhǔn)確率高于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。首先， GA 對(duì) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做前期優(yōu)化，確定 出 最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及該結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的初始權(quán)值、閾值和網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率；然后， 構(gòu)造具有 最佳結(jié)構(gòu)和參數(shù)的 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 來 進(jìn)行故障診斷。 選取 3db 小波 函數(shù) ， 用硬閾值 小波包 降噪的方法 將 信號(hào) 降噪 ， 然后 進(jìn)行 小波包分解與重構(gòu)， 以 提取信號(hào)的能量特征向量 ，并將得到的特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入 。 保密學(xué)位論文在解密后的使用授權(quán)同上。盡我所知，除文中已經(jīng)加以標(biāo)注和致謝外，本論文不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫的研究成果，也不包含本人 或他人為獲得 中國(guó)石油大學(xué) （華東） 或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或 學(xué)歷 證書而使用過的材料。 Control Engineering China University of Petroleum (EastChina) 關(guān)于學(xué)位論文的獨(dú)創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在指導(dǎo)教師指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的 成果，論文中有關(guān)資料和數(shù)據(jù)是實(shí)事求是的。 學(xué)位論文作者簽名： 日期： 年 月 日 學(xué)位論文使用授權(quán) 書 本人完全同意 中國(guó)石油 大學(xué) （華東） 有權(quán)使用本學(xué)位論文 （ 包括但不限于 其印刷版和電子版） ，使用方式包括但不限于 ： 保留學(xué)位論文 ，按規(guī)定 向國(guó)家有關(guān)部門（機(jī)構(gòu)）送交學(xué)位論文， 以學(xué)術(shù)交 流為目的贈(zèng)送和交換 學(xué)位論文 ，允許 學(xué)位論文被查閱 、借閱 和復(fù)印 ，將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，采用影印、縮印或 其他 復(fù)制手段保存學(xué)位論文。 首先用小波包分析技術(shù)做信號(hào)處理。該方法是將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。 另外，交叉算子和變異算子都采用自適應(yīng)的方法。 致 謝 ...................................................................................................................................... 53 中國(guó)石油大學(xué)（華東）碩士學(xué)位論文 1 第 1 章 緒論 故障診斷的意義 隨著 科技日新月異 的發(fā)展 ， 現(xiàn)代化生產(chǎn) 所用的 生產(chǎn)裝置 也 趨向大型化、高速高效化、自動(dòng)化和連續(xù)化，人們對(duì)設(shè)備的要求不僅是性能好，效率高，還要求在運(yùn)行過程中 無 故障 或少故障 。 故障診斷是根據(jù)設(shè)備 運(yùn)行狀態(tài)信息查找故障源 并確定相應(yīng)決策的一門綜合性 的 學(xué)科 [1,2]。 故障診斷技術(shù)的 研究現(xiàn)狀 簽于 故障診斷在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中 的 舉足輕重的 作用，各國(guó)都將設(shè)備故障診斷作為一項(xiàng)重要的工作。歐洲的一些國(guó)家也都在某些 方面具有特色或占領(lǐng)先地位，如瑞典的軸承監(jiān)測(cè)技術(shù)，挪威的船舶診斷技術(shù)，丹麥的振動(dòng)診斷技術(shù)等等。 故障診斷方法概述 按照國(guó)際故障診斷權(quán)威 ，故障診斷的方法可以劃分成三類：基于信號(hào)處理的方法、基于解析模型的方法和基于知識(shí)的方法 [4,5]。 基于解析模型的診斷方法具有深厚的理論基礎(chǔ)和較強(qiáng)的可實(shí)現(xiàn)性，因此在故障診斷領(lǐng)域占據(jù)重 要地位。最小二乘法因其簡(jiǎn)單實(shí)用且有極強(qiáng)的魯棒性成為參數(shù)估計(jì)的首選方法。 2．基于信號(hào)處理的方法 這類方法不需要對(duì)象的準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型，而直接利用信號(hào)模型，如相關(guān)函數(shù)，高階統(tǒng)計(jì)量，頻譜和自回歸滑動(dòng)平均過程，以及現(xiàn)在熱門的小波分析技術(shù) 等來檢測(cè)故障 ，因此中國(guó)石油大學(xué)（華東）碩士學(xué)位論文 3 適用性較強(qiáng)。 3． 基于知識(shí)的方法 基于知識(shí)的方法與基于信號(hào)處理的方法類似，也不需要系統(tǒng)的定量數(shù)學(xué)模型，但 它克服了 基于信號(hào)處理 方法 的缺點(diǎn)，引入了診斷對(duì)象的許多信息，特別是可以充分利用專家診斷知識(shí)等， 尤其在非線性系統(tǒng)領(lǐng)域 ， 是一種很有前途的方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有 的 自學(xué)習(xí)、 并行處理、全局作用的能力，使得它在處理非線性問題和在線估計(jì)方面有著很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。 MATLAB長(zhǎng)于數(shù)值計(jì)算，能處理大量的數(shù)據(jù)，而且效率比較高。 由于它 無需 定義 數(shù)組的維數(shù)，并給出矩陣函數(shù)、特殊矩陣專門的庫函數(shù)，使之在求解諸如信號(hào)處理、建模、系統(tǒng)識(shí)別、控制、 優(yōu)化等領(lǐng)域的問題時(shí)，顯得大為簡(jiǎn)捷、高效、方便，這是其它高級(jí)語言所不能比擬的 [8]。 在該裝置中，平流泵是驅(qū)遣液體的動(dòng)力源，它的 工作狀況直接影響到整個(gè)實(shí)驗(yàn)的成敗。 最后 用 這個(gè)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別未知 的樣本，根據(jù)各樣本所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸出情況來劃分未知樣本的類別， 從而達(dá)到故障診斷的目的。 第 2 章 主要 介紹了本文用于故障診斷的數(shù)據(jù)的采集方法。 第 6章 總結(jié)全 文，并展望未來的研究工作。 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì) 在 CDLY20xx 長(zhǎng)期導(dǎo)流能力測(cè)試裝置 中 配備 了 美國(guó) III 型 SSI 平流泵 。 實(shí)驗(yàn)裝置構(gòu)成 CDLY20xx 長(zhǎng)期導(dǎo)流能 力測(cè)試裝置是一個(gè)復(fù)雜的自動(dòng)化系統(tǒng)， 在不破壞其整體流程的前提下， 搭建了 如圖 21 所示的實(shí)驗(yàn)裝置 。兩支壓力傳感器分別接在平板夾持器的上游和 下游，其量程范圍是 0～ 25MPa，輸出電信號(hào)為 4～ 20 mA。 選用德國(guó)賽多利斯 BS2202S 天平 ， 它的量程范圍是 0～ 2200g， 分辨率為 。 (3) 所有輸入和提示都使用窗口式的對(duì)話框，對(duì)于錯(cuò)誤的操作會(huì)給出警告并提示該如何操作。 實(shí)驗(yàn)測(cè)試窗體用來實(shí)時(shí) 顯 示采集到的信息，并將采集的數(shù)據(jù) 和計(jì)算的結(jié)果存入Access 數(shù)據(jù)庫。 故障信號(hào)的 數(shù)據(jù)采集 根據(jù)平流泵的工作原理和技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)知， 平流泵常見有 管路中 存在氣泡、出口處堵塞、流程泄漏 等 故障， 而 系統(tǒng)的壓力則 可以較真實(shí)的反應(yīng)這些故障。檢漏方法：關(guān)閉所有截止閥門，將系統(tǒng)憋壓至一定壓力，觀察管路的各個(gè)接頭部分，查看是否有泄漏情況發(fā)生。 壓力零點(diǎn)校正需在系統(tǒng)充分放空以后進(jìn)行。 中國(guó)石油大學(xué)（華東）碩士學(xué)位論文 9 第 3 章 小波分析及信號(hào)處理 小波分 析在信號(hào)處理中的應(yīng)用現(xiàn)狀 近 年來 ， 國(guó)內(nèi)涌現(xiàn)出大量的關(guān)于小波應(yīng)用的文獻(xiàn)。實(shí)驗(yàn)證明，水印具有不可見性，對(duì)通常的圖像處理，如 JPEG壓縮、剪切、縮放、中值濾波等以及噪聲干擾都具有很強(qiáng)的魯棒性 [11]。根據(jù)小波變換模極大值原理以及語音信號(hào)的奇異和瞬態(tài)特性，提出了一種新的小波變換峰值檢測(cè)算法。 杜干等將小波變換用于分形信號(hào)的參數(shù)估計(jì) [15]。他將頻域傳輸方程擴(kuò)展到一組小波基上，生成小波域里的一組代數(shù)方程，從而可以利用一些基本技術(shù)來求解，這 樣可以使求解過程中的矩陣是稀疏的，并且階次降低。小波變換是非平穩(wěn)信號(hào)研究的有力工具， .將小波變換用于清洗機(jī)械振動(dòng)突變的監(jiān)測(cè)，尤其是起機(jī)階段的監(jiān)測(cè)。 小波分析的基本概念及特點(diǎn) 設(shè) )()( 2 RLt ?? ，（ )(2 RL 表示平方可積的實(shí)數(shù)空間，即能量有限的信號(hào)空間），其傅里葉變換為 )(??? 。 將小波母函數(shù) )(t? 經(jīng)伸縮和平移后，就可以得到一個(gè)小波序列 , ()abt? = 1a ()tba? ? ,ab? R， a ? 0 (32) 式中變量 a 為尺度因子，反映一個(gè)特定基函數(shù)的尺度（寬度）， b 為平移因子，指明它沿 x 軸的平移位置 ，二者都是 連續(xù)變化的值，因此我們稱 , ()abt? 為連續(xù)小波函數(shù)基或小波。圖中， A表示低頻， D表示高頻 ，數(shù)字表示層 數(shù) 。同樣，對(duì)于函數(shù) 0()tW? ? 使 2{ (2 ) }j jt k k W? ? ??構(gòu)成 j 的規(guī)范 圖 31 三層 小波多分辨率分解示意圖 Fig31 The sketch map of three layer multiresolution deposition of wavelet 第 3 章 小波分析及信號(hào)處理 12 正交基，稱 ()t? 為小波函數(shù)，相應(yīng)的空間 jW 叫做小波空間，并且 2( ) 2 ( 2 )jjjk t t k??????。 小波包的子空間分解 引入符號(hào) 0jjUV? 和 1jjUW? （ jZ? ）， 由 多分辨率分析可知 0 0 111j j jU U U????（ jZ? ）。因此三層小波包分解具有關(guān)系： 3 3 3 3 3 3 3 3S A A A D A A A D A D D A A A D D A D A D D D D D? ? ? ? ? ? ? ? (313) S A 1 D 1 A A 2 D A 2 A D 2 D D 2 A A A 3 D A A 3 A D A 3 D D A 3 A A D 3 D A D 3 A D D 3 D D D 3 綜上所述，雖然多分辨率分析是一種有效的時(shí)頻分析方法，但它每次只對(duì)信號(hào)的低頻部分進(jìn)行分解，高頻部分保留不動(dòng)。 小波 基 函數(shù)的選擇 小波 基 函數(shù)的選擇直接 關(guān)系到信號(hào)處理效果的好壞以及特征信號(hào)提取的成敗 。 它在對(duì)信號(hào)或圖像的重構(gòu)獲得較好的平圖 32 三層小波包分解示意圖 Fig32 The sketch map of three layer deposition of wavelet packet 第 3 章 小波分析及信號(hào)處理 14 滑效果作用上是非常有用的。 （ 4） 對(duì)稱性 ：它關(guān)系到小波的濾波特性是否具有線性相位，這與失真問題密切相關(guān) 。 因此，選擇小波函數(shù)時(shí)，考慮時(shí)頻兩域的緊支撐尤為重要 [27]。 dbN 小波是由世界著名的小波分析學(xué)者 Inrid Daubechies構(gòu)造的小波函數(shù)，即 Daubechies小波，我們一般簡(jiǎn)寫成 dbN ， N 是小波的階數(shù)。 表 31 常見小波基函數(shù)的性質(zhì) Table31 The characteristic of mon wavelet base function 中國(guó)石油大學(xué)（華東）碩士學(xué)位論文 15 （ 2） ()t? 和它的整數(shù)位移正交歸一，即 ( ) ( )kt t k dt? ? ????。 文獻(xiàn) [22]中指出， 在小波變換過程中，如果信號(hào)所含波形與所選取的小波函數(shù)形狀相近，那么這個(gè)信號(hào)中所包含的與小波函數(shù)波形相近部分的信號(hào)特征將被放大，而不同形狀特征的其他部分信號(hào)將被抑止。降噪的目標(biāo)是從被污染的測(cè)量信號(hào) ()sk 中恢復(fù) 有用 信號(hào) ()fk。對(duì)每一個(gè)小波包分解系數(shù)，選擇一個(gè)恰當(dāng)?shù)拈撝?，并?duì)系數(shù)進(jìn)行 閾值量化處理。該方法比較簡(jiǎn)單，且重構(gòu)后的信號(hào)也比較平滑，但容易丟失信號(hào)的有第 3 章 小波分析及信號(hào)處理 16 用成分。在信號(hào)處理中，信噪比（ SNR）和均方根誤差（ RMSE）是最常用的兩種衡量信號(hào)降噪有效性的指標(biāo)。 （ 3）峰值誤差（ ?） max maxmaxdxxx? ?? (317) 其中， maxx 和 maxdx 分別為真實(shí)信號(hào)和降噪后信號(hào)的峰值。原始信號(hào)如圖 33 所示，強(qiáng)制降噪、默認(rèn)閾值降噪、給定硬閾值、軟閾值降噪后的信號(hào)分別如圖 3圖 3圖 3圖 37 所示。由表 32 知，硬閾值降噪效果的性能比其他三種方法的都要好一些?；谛〔ò墓收咸卣魈崛》椒ǖ闹饕襟E如下： 1. 故障信號(hào)的歸一化處理： 為了減小各數(shù)據(jù) 之間的相互影響，首先對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處