基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合的發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、本論文首先探討了機械故障診斷的一些基本方法，特別對往復機械的故障診斷方法進行深入的研究。針對工程中的關(guān)鍵機械，詳細研究了發(fā)動機故障類別特點，發(fā)動機故障診斷的方法，比較了傳統(tǒng)診斷方法和智能診斷方法的優(yōu)缺點，并重點研究和總結(jié)了近年來在故障診斷領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法。 發(fā)動機作為往復機械的代表，故障呈現(xiàn)出比較復雜和多樣性的特點，應(yīng)用傳統(tǒng)的診斷方法很難進行識別，并且診斷準確性很低。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，越來越

2、多的科技人員把其引入故障診斷領(lǐng)域，收到了比傳統(tǒng)診斷方法更好的效果。 本論文詳細論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用，深入地研究了應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實施發(fā)動機故障診斷的方法。系統(tǒng)研究了BP網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學原理、網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)的建立原則、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選擇的方法、網(wǎng)絡(luò)樣本的訓練方式、網(wǎng)絡(luò)樣本的處理方法等等，并且總結(jié)和探討了幾種BP改進方法。 論文應(yīng)用VC++語言和MATLAB工具軟件，建立發(fā)動機的故障診斷系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫的操作采用了SQL Serve