本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機及其改進算法的供熱鍋爐房動力裝置故障診斷研究

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【摘要】：在我國北方,集中供熱已經(jīng)成為冬季采暖的主要方式。鍋爐房作為供熱之源,其經(jīng)濟有效、安全可靠的供熱對千家萬戶的日常工作和生活至關(guān)重要。風(fēng)機和水泵是供熱鍋爐房的主要耗能設(shè)備,一直處于高度自動化、連續(xù)化運行的狀態(tài),對其狀態(tài)監(jiān)測、狀態(tài)查詢、故障診斷、故障處理至關(guān)重要。然而當(dāng)前的監(jiān)測與診斷仍停留在人工操作與經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,因此本文提出以城鎮(zhèn)供熱GIS系統(tǒng)為基礎(chǔ)平臺開發(fā)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機及其改進算法的供熱鍋爐房動力裝置故障診斷系統(tǒng),可以實時對設(shè)備進行管理,方便故障診斷,從而進行維修決策。本文通過對某熱力公司的采暖期鍋爐故障維修統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)供熱鍋爐房具有故障多樣性、故障頻率不均衡性和振動的破壞性的特點。其中風(fēng)機和水泵有11種常見故障。結(jié)合供熱鍋爐房動力裝置風(fēng)機和水泵發(fā)生故障的特點,提出供熱鍋爐房動力裝置智能故障診斷系統(tǒng)。選擇Arc GIS作為系統(tǒng)開發(fā)的GIS平臺,采用Geodatabase數(shù)據(jù)模型來管理供熱管網(wǎng)及設(shè)備的空間數(shù)據(jù)信息。利用Microsoft Visual C++2010應(yīng)用程序與MATLAB各自的優(yōu)勢開發(fā)出了故障監(jiān)測診斷系統(tǒng)。針對供熱鍋爐房風(fēng)機和水泵故障的不確定性和復(fù)雜性的特點,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)自學(xué)習(xí)能力和模糊系統(tǒng)利用語言描述來獲取知識的優(yōu)點,建立了基于t-s模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供熱鍋爐房動力裝置(以風(fēng)機為例)二級故障診斷模型,一級模型為基于t-s型模糊規(guī)則的多輸入單輸出的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)anfis模型,二級模型為基于t-s型模糊規(guī)則的多輸入多輸出的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。以風(fēng)機和水泵常見故障振動信號的特征頻譜峰值變化為依據(jù),診斷故障類型,并對故障原因進行識別。應(yīng)用matlab軟件進行系統(tǒng)仿真測試,通過實例與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行對比分析,結(jié)果表明基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法收斂速度快、診斷精度高、效果較穩(wěn)定,能夠有效地診斷風(fēng)機和水泵的故障。通過對支持向量機分類問題的基本理論與思想的分析,以及對線性分類、近似線性分類、非線性分類算法的詳細(xì)推導(dǎo)和核函數(shù)的概念的引出,并且又通過懲罰參數(shù)c及rbf核函數(shù)中的參數(shù)g對非線性支持向量分類模型影響的分析,最終提出3種參數(shù)尋優(yōu)的方法,分別建立了基于網(wǎng)格搜索算法、遺傳算法、粒子群算法以及參數(shù)未經(jīng)優(yōu)化的供熱鍋爐房動力裝置故障診斷模型,通過對故障診斷結(jié)果的比較,得出遺傳算法和粒子群算法準(zhǔn)確率相對較高,在算法的搜索尋優(yōu)方式上更適合本研究對象場合。建立了基于二叉樹的遺傳算法優(yōu)化svm和基于二叉樹的粒子群算法優(yōu)化svm的供熱鍋爐房動力裝置故障診斷模型,通過故障診斷結(jié)果的比較,得出二者在尋優(yōu)方面各有所長,需要根據(jù)具體的設(shè)備供熱故障,來決定選擇適用于不用情形的參數(shù)尋優(yōu)方法。通過基于參數(shù)優(yōu)化svm與基于二叉樹的參數(shù)優(yōu)化svm故障診斷結(jié)果的比較,得出基于二叉樹的遺傳算法和粒子群算法在結(jié)構(gòu)和算法的尋優(yōu)方面更適合本研究對象,值得推廣。通過基于二叉樹的參數(shù)優(yōu)化SVM供熱鍋爐房動力裝置故障診斷與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷結(jié)果的比較,得出基于二叉樹的參數(shù)優(yōu)化SVM故障診斷在研究高維數(shù)和小樣本方面更具先進性,在算法上更具有適用性。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TU995

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本文編號：1195388