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文檔簡介
1、微電機生產(chǎn)過程中的在線故障檢測能及時反饋微電機質(zhì)量,便于生產(chǎn)工藝的調(diào)整和生產(chǎn)設(shè)備的調(diào)試,對微電機產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有十分重要的意義。機械噪聲是機械振動在空氣或固體等介質(zhì)中向外界傳播的結(jié)果,與振動信號的頻率成分基本上是一致的。因此,利用聲音信號進行故障診斷在不易測量振動信號的場合得到廣泛的應(yīng)用。本文以微電機在正常、支架變形以及機殼里含鐵屑等三種情況下的聲音信號為分析對象,應(yīng)用小波分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實現(xiàn)了微電機故障診斷。
工業(yè)上
2、聲音信號具有復(fù)雜的混合性的特點,采集到的聲音信號往往具有較低的信噪比,本文采用小波閾值降噪法對微電機聲音信號進行降噪,提高了故障信號信噪比,有利于故障特征的進一步提取。小波包能夠?qū)⑿盘柗纸獾揭粋€由小波伸縮、平移而成的基函數(shù)族上,而不損耗信號能量,在全頻范圍內(nèi)得到分布在不同頻帶內(nèi)的分解信號,便于從復(fù)雜信號中分離出故障特征。本文應(yīng)用小波包分解與重構(gòu)算法提取了微電機各種故障信號的頻段能量,以頻段能量歸一化后構(gòu)造一個特征向量建立能量變化到故障的
3、映射關(guān)系。最后,將歸一化后的頻段能量作為故障特征參數(shù)樣本輸入到基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中進行訓(xùn)練,建立故障類型分類器,實現(xiàn)微電機故障智能識別。實驗結(jié)果表明小波包技術(shù)提取的頻段能量涵蓋了微電機聲音信號特征,同時一個設(shè)計合理的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的故障識別能力,說明采用小波技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對微電機進行聲學(xué)故障診斷是有效的。
在此基礎(chǔ)上,以LabVIEW為平臺開發(fā)了微電機故障診斷系統(tǒng),該系統(tǒng)實現(xiàn)了微電機聲音信
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