基于神經(jīng)網(wǎng)絡的液壓挖掘機故障診斷推理技術及應用研究.pdf

1、本論文通過對工程機械領域故障診斷技術的系統(tǒng)研究,提出了一種基于專家經(jīng)驗的以神經(jīng)網(wǎng)絡為推理核心的分布式在線故障檢測和診斷系統(tǒng)模型,并引入先進的ARM技術進行了可行性試驗研究.通過深刻分析維修專家進行設備維修時的思路,采用利于神經(jīng)網(wǎng)絡推理計算的知識表示方法和啟發(fā)式推理機制實現(xiàn)了故障的定位,充分利用了自然語言描述的專家經(jīng)驗,很大程度地減少了診斷過程的工作量,提高了診斷的準確性和效率.第一章介紹了目前故障診斷技術發(fā)展的概況和挖掘機結構組成及工作

2、原理.然后介紹本學位論文的研究意義和主要研究內(nèi)容.第二章分析了挖掘機的功能結構和組成,對整個系統(tǒng)進行了分布式劃分,建立了液壓挖掘機故障分類層次模型.分析比較了各種現(xiàn)代故障診斷方法,狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀、應用及發(fā)展趨勢,分析了故障診斷領域的主要理論及研究內(nèi)容,并提出了神經(jīng)網(wǎng)絡與專家系統(tǒng)相結合的故障診斷系統(tǒng)方案.第三章詳細介紹了本故障診斷系統(tǒng)的推理核心——神經(jīng)網(wǎng)絡模型.包括該模型的神經(jīng)元構造,神經(jīng)網(wǎng)絡結構和學習算法,以及

3、神經(jīng)元權值和閾值的定義和意義,給出了構建這種神經(jīng)網(wǎng)絡模型的方法和步驟.第四章著重闡述了液壓挖掘機故障診斷專家系統(tǒng)的功能結構設計和軟件流程.重點介紹啟發(fā)式診斷推理和神經(jīng)網(wǎng)絡并行推理相結合的故障診斷推理方法.第五章介紹了所采用的ARM技術的開發(fā)機制、特點和應用,以及發(fā)展前景.對Embest IDE for ARM開發(fā)平臺高度集成化的特點也作了簡要介紹.最后給出了便攜式故障診斷儀的硬件結構框圖并進行了可行性探討.第六章總結了本課題的創(chuàng)新點和已