發(fā)布時間：2019-07-16 06:54

【摘要】：旋轉機械故障診斷技術已在國內外得到了非常高的重視,雖然各種診斷方法都得到廣泛的發(fā)展并且成果豐碩,但是鮮少有人考慮到故障信號的不完備性,而事實上,此類情況在實際應用中經(jīng)常遇到,所以本文在充分考慮故障信號的不完備性的基礎上,將目前受到廣泛重視的仿生模式識別引用到機械故障診斷中,為機械故障診斷技術的發(fā)展指出一個新的解決問題的方案。論文首先分別采用回歸填補法、EM(最大期望)填補法,以及基于馬爾科夫蒙特卡羅的多重填補法處理不完備數(shù)據(jù),分析各種填補法對不完備數(shù)據(jù)模式識別效果的影響。然后探究仿生模式識別的原理,編寫了仿生模式識別的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)程序——超香腸神經(jīng)網(wǎng)絡和雙權值神經(jīng)網(wǎng)絡,并用多個標準數(shù)據(jù)集對程序進行測試,結果表明在大多數(shù)情況下,超香腸神經(jīng)網(wǎng)絡和雙權值神經(jīng)網(wǎng)絡的識別結果在一定程度上優(yōu)于傳統(tǒng)模式識別中的BP(誤差反向傳播)網(wǎng)絡和RBF(徑向基)網(wǎng)絡。最后將本文仿生模式識別算法應用于旋轉機械故障診斷中,并將診斷過程和結果與傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(BP神經(jīng)網(wǎng)絡和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡)進行對比分析,結果表明仿生模式識別在旋轉機械故障診斷中是一種可行并且高效的診斷方法。同時,本文還探究了故障數(shù)據(jù)在不同缺失率下,各種填補方法對仿生模式識別診斷結果的影響,為實際應用中不完備故障數(shù)據(jù)填補方法的選擇提供一定的參考。
【學位授予單位】：西安工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TH17

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本文編號：2514907