小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、機(jī)械設(shè)備故障診斷對設(shè)備的安全生產(chǎn)具有重要的意義。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、信號處理、人工智能、模式識別等技術(shù)的發(fā)展,故障診斷技術(shù)不斷提高。本文以汽輪發(fā)電機(jī)組振動故障為主要研究對象,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對故障進(jìn)行診斷。
　　 小波分析具有優(yōu)良的時(shí)頻局部化特性,克服了傳統(tǒng)傅里葉方法在處理非線性信號時(shí)的不足,因而非常適用于處理振動故障信號。本文在小波變換理論的基礎(chǔ)上,提出用小波包能量分析方法提取振動信號中的故障特征。通過實(shí)驗(yàn)仿真分析,證實(shí)了該方

2、法能夠有效提取振動信號中的故障特征。
　　 本文介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理,針對BP算法存在容易陷入局部極小值、收斂速度慢等局限性,提出對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)。主要從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn):將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層之間的相關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接,并引入遺傳算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)以及初始權(quán)值和閾值。通過轉(zhuǎn)子振動模擬實(shí)驗(yàn)臺的仿真,證明改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷性能要明顯優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),不僅加快了網(wǎng)