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基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備故障診斷方法研究本科畢業(yè)論文-預(yù)覽頁

2025-08-09 14:20 上一頁面

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【正文】 克服了做大量的數(shù)學(xué)計算(包括矩陣計算)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、定性觀測器等方法善于處理不確定、不準(zhǔn)確的知識,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。 基于信號處理的方法 又 可分為 直接測量系統(tǒng)輸入輸出方法、基于小波變換的方法、輸出信號處理方法、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)計檢驗法,從殘差序列中把故障檢測出來 。 基于解析模型的方法 又可以分為參數(shù)估計方法、狀態(tài)估計方法和等價空間方法。當(dāng)可以建立比較準(zhǔn)確的被控過程的數(shù)學(xué)模型時,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,但很難建立被控對象的 解析數(shù)學(xué)模型時,可采用基于信號處理的方法;當(dāng)很難建立被控對象的定量數(shù)學(xué)模型時,可采用基于知識的方法。 我國 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)、方向和試點單位。早在 20世紀(jì) 60年代末,美國國家宇航局就創(chuàng)立了 機(jī)械故障預(yù)防小組,英國也成立了機(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, 推動設(shè)備維修制度 改革, 延長檢修周期,提高維修 精度和速度,降低維修費用,提高生產(chǎn)效率,獲得最佳經(jīng)濟(jì)效益。 生產(chǎn) 設(shè)備運行狀態(tài)的優(yōu)劣直接影響著社會效益和經(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,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 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 降噪 , 然后 進(jìn)行 小波包分解與重構(gòu), 以 提取信號的能量特征向量 ,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、自動化和連續(xù)化,人們對設(shè)備的要求不僅是性能好,效率高,還要求在運行過程中 無 故障 或少故障 。 故障診斷是根據(jù)設(shè)備 運行狀態(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 故障診斷在國民經(jīng)濟(jì)中 的 舉足輕重的 作用,各國都將設(shè)備故障診斷作為一項重要的工作。歐洲的一些國家也都在某些 方面具有特色或占領(lǐng)先地位,如瑞典的軸承監(jiān)測技術(shù),挪威的船舶診斷技術(shù),丹麥的振動診斷技術(shù)等等。 故障診斷方法概述 按照國際故障診斷權(quán)威 ,故障診斷的方法可以劃分成三類:基于信號處理的方法、基于解析模型的方法和基于知識的方法 [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。最小二乘法因其簡單實用且有極強(qiáng)的魯棒性成為參數(shù)估計的首選方法。 2.基于信號處理的方法 這類方法不需要對象的準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型,而直接利用信號模型,如相關(guān)函數(shù),高階統(tǒng)計量,頻譜和自回歸滑動平均過程,以及現(xiàn)在熱門的小波分析技術(shù) 等來檢測故障 ,因此中國石油大學(xué)(華東)碩士學(xué)位論文 3 適用性較強(qiáng)。 3. 基于知識的方法 基于知識的方法與基于信號處理的方法類似,也不需要系統(tǒng)的定量數(shù)學(xué)模型,但 它克服了 基于信號處理 方法 的缺點,引入了診斷對象的許多信息,特別是可以充分利用專家診斷知識等, 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方面有著很強(qiáng)的優(yōu)勢。 MATLAB長于數(shù)值計算,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處理、建模、系統(tǒng)識別、控制、 優(yōu)化等領(lǐng)域的問題時,顯得大為簡捷、高效、方便,這是其它高級語言所不能比擬的 [8]。 在該裝置中,平流泵是驅(qū)遣液體的動力源,它的 工作狀況直接影響到整個實驗的成敗。 最后 用 這個網(wǎng)絡(luò)來識別未知 的樣本,根據(jù)各樣本所對應(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。 實驗方案設(shè)計 在 CDLY20xx 長期導(dǎo)流能力測試裝置 中 配備 了 美國 III 型 SSI 平流泵 。 實驗裝置構(gòu)成 CDLY20xx 長期導(dǎo)流能 力測試裝置是一個復(fù)雜的自動化系統(tǒng), 在不破壞其整體流程的前提下, 搭建了 如圖 21 所示的實驗裝置 。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,輸出電信號為 4~ 20 mA。 選用德國賽多利斯 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話框,對于錯誤的操作會給出警告并提示該如何操作。 實驗測試窗體用來實時 顯 示采集到的信息,并將采集的數(shù)據(jù) 和計算的結(jié)果存入Access 數(shù)據(jù)庫。 故障信號的 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,觀察管路的各個接頭部分,查看是否有泄漏情況發(fā)生。 壓力零點校正需在系統(tǒng)充分放空以后進(jìn)行。 中國石油大學(xué)(華東)碩士學(xué)位論文 9 第 3 章 小波分析及信號處理 小波分 析在信號處理中的應(yīng)用現(xiàn)狀 近 年來 , 國內(nèi)涌現(xiàn)出大量的關(guān)于小波應(yīng)用的文獻(xiàn)。實驗證明,水印具有不可見性,對通常的圖像處理,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的奇異和瞬態(tài)特性,提出了一種新的小波變換峰值檢測算法。 杜干等將小波變換用于分形信號的參數(shù)估計 [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)信號研究的有力工具, .將小波變換用于清洗機(jī)械振動突變的監(jiān)測,尤其是起機(jī)階段的監(jiān)測。 小波分析的基本概念及特點 設(shè) )()( 2 RLt ?? ,( )(2 RL 表示平方可積的實數(shù)空間,即能量有限的信號空間),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 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頻分析方法,但它每次只對信號的低頻部分進(jìn)行分解,高頻部分保留不動。 小波 基 函數(shù)的選擇 小波 基 函數(shù)的選擇直接 關(guān)系到信號處理效果的好壞以及特征信號提取的成敗 。 它在對信號或圖像的重構(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 小波分析及信號處理 14 滑效果作用上是非常有用的。 ( 4) 對稱性 :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,考慮時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,如果信號所含波形與所選取的小波函數(shù)形狀相近,那么這個信號中所包含的與小波函數(shù)波形相近部分的信號特征將被放大,而不同形狀特征的其他部分信號將被抑止。降噪的目標(biāo)是從被污染的測量信號 ()sk 中恢復(fù) 有用 信號 ()fk。對每一個小波包分解系數(shù),選擇一個恰當(dāng)?shù)拈撝?,并對系?shù)進(jìn)行 閾值量化處理。該方法比較簡單,且重構(gòu)后的信號也比較平滑,但容易丟失信號的有第 3 章 小波分析及信號處理 16 用成分。在信號處理中,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 分別為真實信號和降噪后信號的峰值。原始信號如圖 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,首先對故障數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處
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