【摘要】：近年來隨著科技學術的逐漸發(fā)展、客戶要求的不斷提高以及行業(yè)競爭壓力的不斷增大,聚氨酯保溫板生產線設備的自動化程度也越來越高,并逐漸朝著大型化、系統(tǒng)化和智能化的方向發(fā)展。由于聚氨酯保溫板生產線每次開機都需要消耗大量電能,并且生產所需的化工原料也很昂貴,一旦發(fā)生故障如不能及時處理,將會帶來很大的損失。故障診斷技術在聚氨酯保溫板生產線中的應用少之又少,原有的診斷系統(tǒng)自適應性差,缺乏學習功能,對于一些復雜的不確定性故障更無法準確診斷。為此本文采用一種神經網絡和專家系統(tǒng)相結合的診斷方法來對聚氨酯保溫板生產線進行故障診斷和監(jiān)測。首先重點分析基于神經網絡的故障診斷方法,診斷對象主要針對聚氨酯高壓發(fā)泡機,發(fā)泡機是整個生產線的核心設備,為了及時準確的對故障進行診斷,故選用BP神經網絡對其進行診斷。本文采用了自適應免疫遺傳算法對BP神經網絡進行優(yōu)化,克服了BP神經網絡原有的一些缺點,利用歷史故障數(shù)據(jù)對優(yōu)化后的BP神經網絡進行MATLAB仿真測算,結果表明改進后的算法診斷速度和準確率都明顯提高。其次介紹了基于故障樹的診斷方法,診斷對象為聚氨酯保溫板生產線其他設備,在對故障機理分析的基礎上建立故障樹模型,并使用故障樹分析法和層次分析法來計算故障樹的權重。然后構建聚氨酯保溫板生產線專家系統(tǒng),故障樹分析法診斷部分,采用生產式表示法去描述故障規(guī)則,建立專家系統(tǒng)知識庫,推理機制上采用正向推理對生產式規(guī)則知識進行推理診斷。在神經網絡診斷部分,知識通過實例學習獲取,存儲在BP神經網絡的結構中,推理過程由神經網絡來完成。最后介紹診斷系統(tǒng)的整體設計方案,從硬件設計和軟件設計兩個方面展開。利用Visual Studio 2012、SQL Server 2012和MATLAB三款軟件聯(lián)合開發(fā)聚氨酯保溫板生產線故障診斷軟件系統(tǒng)。經模擬實驗進行驗證,結果表明該診斷系統(tǒng)有很高的實用性。
【學位授予單位】：江蘇科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TU551;TQ323.8

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本文編號：2784553