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正文內(nèi)容

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(留存版)

2024-09-07 14:20上一頁面

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【正文】 傳 感 器計(jì) 算 機(jī)采 集 板 P C I 1 7 1 0R S 2 3 2圖 中 : 表 示 信 號 傳 遞 , 表 示 液 體 流 向電 子 天 平中 間 容 器 應(yīng)用 軟件 介紹 應(yīng)用軟件使用 編寫,其特點(diǎn)主要有: (1) 采用了結(jié)構(gòu)化、模塊化的程序設(shè)計(jì)方法,程序結(jié)構(gòu)清晰,模塊功能明確。 儀器原理為: 使用一臺液壓機(jī)提供閉合壓力,該壓力作用于平板夾持器上(長期導(dǎo)流需經(jīng)過足夠的時(shí)間讓支撐劑達(dá)到半穩(wěn)定狀態(tài)),然后讓測試液體(或氣體)流過支撐劑層,測出不同壓力條件下的裂縫寬度、壓差及流速,最后用達(dá)西定律計(jì)算出支撐劑的滲透率及裂縫導(dǎo)流能力。 論文的研究內(nèi)容 本文 著重研究 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。目前應(yīng)用的較多的是基于小波變換的方法和基于信息融合的方法 。雖然我國 設(shè)備診斷技術(shù) 起步較晚,但發(fā)展速度還是比較 快 的 ,如西安交通大學(xué)的“大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械計(jì)算機(jī)狀態(tài) 檢測第 1 章 緒論 2 與故障診斷系統(tǒng)”,哈爾濱工業(yè)大學(xué)的“機(jī)組振動(dòng)微機(jī)監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)”,東北大學(xué)的“風(fēng)機(jī)工作狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)”等。 由此可見 , GA+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 能夠更好的進(jìn)行 平流泵的 故障診斷工作。 與我一同工作的同志對研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作出了明確的說明。 為了解決上述問題,本文研究設(shè)計(jì)了 GA+BP 算法。 本課題以 CDLY20xx長期導(dǎo)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(luò)的故障診斷方法,以期為克服 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自身缺點(diǎn)做出菲薄貢獻(xiàn),并為平流泵提供技術(shù)支撐 。當(dāng)故障能由參數(shù)的顯著變化來描述時(shí),可利用已有的參數(shù)估計(jì)方法來檢測故障信息,根據(jù)參數(shù)的估計(jì)值與正常值之間的偏差情況來判定系統(tǒng)的故障情況。 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(shè)計(jì)、算法開發(fā)、建模仿真到實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)的理想的集成環(huán)境。 論文的組織結(jié)構(gòu) 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(shù)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(nèi)容 和 論文 的 組織結(jié)構(gòu)。 2. 數(shù)據(jù)采集與處理系統(tǒng):包括兩支壓力傳感器、研華 PCI1710 模擬信號多功能處理板、研華 PCLD8710 模擬信號輸入調(diào)理板和計(jì)算機(jī)。 結(jié)束實(shí)驗(yàn)窗體可以停止應(yīng)用軟件的執(zhí)行,回到 windows操作系統(tǒng)狀態(tài)下。王衛(wèi)衛(wèi)等提出一種小波域相位水印算法,利用二進(jìn)小波變換刻畫圖像的邊緣和紋理,直接在邊緣的相位成分中嵌入數(shù)字水印,水印檢測 則 利用相關(guān) 的 檢測器。 harr小波變換和最小方差估計(jì)用于差分 GPS的信號處理中,從而可以滿足某些指標(biāo)更高精度的要求 [19]。 S A 1 D 1 A 2 D 2 A 3D 3 若函數(shù) 0()tV? ? 使 它的整個(gè)平移系 2{ (2 ) }j jt k k V? ? ??構(gòu)成 j 的規(guī)范正交基, 則 稱()t? 為尺度函數(shù)( Scaling Function ), 相 應(yīng) 的 空 間 jV 叫做尺度空間,并且2( ) 2 ( 2 )j jjk t t k??? ???。 ( 2) 正 則性: 它 表現(xiàn)為小波基的可微性 。 在頻域上 ()??在 0?? 處有 N 階原點(diǎn), ()t?的消失矩為 N 。 小波包降噪處理的方法一般有以下 三 種 [22]: ( 1)強(qiáng)制降噪處理 : 該方法把小波分解結(jié)構(gòu)中的高頻系數(shù)全部變?yōu)?0,然后再對信號進(jìn)行重構(gòu)處理。 三種方法降噪的性能對比如表 32 所示。因此,本文將采用給定硬閾值降噪方法對 120 組 信號 分別 進(jìn)行降噪處理。 ( 2)默認(rèn)閾值降噪處理 : 該方法利用函數(shù)產(chǎn)生的默認(rèn)閾值對信號降噪。 ( 3)小波函數(shù) ()t? 可以由所謂“尺度函數(shù)” ()t? 求出來。 若 重構(gòu)時(shí) 小波基不夠光滑,則引入 的 誤差 將 關(guān)系到頻率分辨率的高低 。 3. 3 小波包分析 小波包的定義 對于給定的正交尺度函數(shù)和小波函數(shù),其二尺度關(guān)系為: 0( ) 2 ( 2 )kkt h t k????? (36) 1( ) 2 ( 2 )kkt h t k????? (37) 其中0 1 0 0 1( ) , ( ) ( ) ( )2kkh t t t t k dt? ? ? ? ?? ? ??,1 10 0 1( ) , ( ) ( ) ( )2kkh t t t t k dt? ? ? ? ?? ? ??,它們是多分辨率分析中的濾波器系數(shù)。這種方法能有效的提取振動(dòng)信號的突變特征 ,供識別系統(tǒng)進(jìn)行診斷 [20]。趙育良、趙友庚等提出了一種基于小波變換的復(fù)雜航空照片的目標(biāo)邊緣自動(dòng)提取的新方法。因此,本文取平板夾持 器的上、下游壓力作為測點(diǎn),壓力信號由 PCI1710采集。 PCI1710是一款 PCI 總線的多功能數(shù)據(jù)采集卡 ,提供了 16 路單端或 8 路差分模擬量輸入 , 或組合方式輸入 , 采樣 速率 可達(dá) 100 ks/s。 第 3章 在分析了小波函數(shù)的眾多性質(zhì)并參考工程經(jīng) 驗(yàn)的基礎(chǔ)上,選擇了適于本文 信號 處理 的小波函數(shù),并 用該函數(shù)對信號 做 小波包降 噪、小波包分解與重構(gòu),從而提取了中國石油大學(xué)(華東)碩士學(xué)位論文 5 故障的能量特征向量,為以后的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷工作打下基礎(chǔ)。它的出現(xiàn),不僅使科研和工程工作者克服了做大量的數(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。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出來 。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)。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。 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。 另外,交叉算子和變異算子都采用自適應(yīng)的方法。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(dòng)診斷技術(shù)等等。 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(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)。 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(shí),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]。 第 6章 總結(jié)全 文,并展望未來的研究工作。 選用德國賽多利斯 BS2202S 天平 , 它的量程范圍是 0~ 2200g, 分辨率為 。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。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。 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,即能量有限的信號空間),其傅里葉變換為 )(??? 。 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? )。 ( 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) 。 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(gè)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。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)?;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)行歸一化處理。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。對每一個(gè)小波包分解系數(shù),選擇一個(gè)恰當(dāng)?shù)拈撝担ο禂?shù)進(jìn)行 閾值量化處理。 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)。 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 。圖中, A表示低頻, D表示高頻 ,數(shù)字表示層 數(shù) 。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。 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(shí)驗(yàn)測試窗體用來實(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。 實(shí)驗(yàn)裝置構(gòu)成 CDLY20xx 長期導(dǎo)流能 力測試裝置是一個(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 。 最后 用 這個(gè)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。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。 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。 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]。 首先用小波包分析技術(shù)做信號處理。 保密學(xué)位論文在解密后的使用授權(quán)同上。 生產(chǎn) 設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的優(yōu)劣直接影響著社會效益和經(jīng)濟(jì) 效 益。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,但很難建立被控對象的 解析數(shù)學(xué)模型時(shí),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(shí),可采用基于知識的方法。基于知識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。因此,本文針對該測試裝置中 的 平流泵展開故障診斷的研究。 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。 軟件的主要模塊有:零點(diǎn) 校正窗體、系統(tǒng)自檢窗體 、實(shí)驗(yàn)測試 窗體、 數(shù)據(jù)處理窗體、結(jié)束實(shí)驗(yàn)窗體。 4. 設(shè)定平流泵排量為 5ml/min,采集平流泵正常工作 狀態(tài)時(shí) 的數(shù)據(jù) ,模擬 管路中 存在氣泡、出口處堵塞、流程泄漏 時(shí)的工作狀態(tài), 分別采集 三種故障狀態(tài)時(shí) 的數(shù)據(jù)。 在國外,小波變換的各種應(yīng)用研究依然是熱點(diǎn)。 中國石油大學(xué)(華東)碩士學(xué)位論文 11 多分辨率分析 我們把平方可積的函數(shù) 2( ) ( )f t L R? 看成是某一逐級逼近的極限情況。小波包 變換對此進(jìn)行了改進(jìn),它可以同時(shí)在低頻和高頻部分進(jìn)行分解,且各 頻帶既不交疊,也無遺漏。考察 故障信號可以發(fā)現(xiàn),它們是不平滑的曲線,因此,小波函數(shù)的正則性也應(yīng) 著重考慮 。 小波包降噪的步驟 為 : ( 1)信號的小波包分解。 信 號的信噪比越高,原始信號與估計(jì)信號的均方根誤差越小。 3. 求各頻帶信號的能量: 。 ( 2)均方根誤差( RMSE) 原始信號與估計(jì)信號之間的均方根誤差( RMSE)定義如下: 21 ?[ ( ) ( ) ]nR M S E x n x nN??? (316) 其中, n 為離散采樣信號的長度。 信號的小波包降噪 小波包降噪的方法和步驟 含噪的一維信號模型可以表示為如下形式: ( ) ( ) ( ) , 0 , 1 , 1s k f k e k k n?? ? ? ? ? , (314) 其中, ()sk 為含噪信號, ()fk為有用信號, ()ek 為噪聲信號, ? 為噪聲信號的偏差。 運(yùn)用小波包進(jìn)行時(shí)頻分析時(shí),要求能夠提取非平穩(wěn)信號的瞬時(shí)、奇異與突變成分,即提取有限頻帶上的信息,也就是在特定尺度上進(jìn)行小波變換。圖中, A表示低頻, D表示高頻 ,數(shù)字表示分解的層數(shù) 。 由小波的定義 可知它 有兩個(gè)特點(diǎn):一是“小”,即在時(shí) 頻兩 域都具有緊支集或近似緊支集;二
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