發(fā)布時(shí)間：2022-01-01 00:52

　　市場(chǎng)的迫切需求促進(jìn)了機(jī)械故障珍斷技術(shù)的迅猛發(fā)展，故障診斷技術(shù)發(fā)展至今，已經(jīng)提出了大量的診斷方法，但是其實(shí)際應(yīng)用成果顯得非常不足，能在工業(yè)裝置上實(shí)際應(yīng)用的還不多。在故障診斷領(lǐng)域，還有許多問(wèn)題亟待解決。目前，往復(fù)泵泵閥故障診斷需要解決的兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是有效提取往復(fù)泵工作時(shí)非平穩(wěn)時(shí)變信號(hào)中的故障特征和將故障特征準(zhǔn)確分類。 故障診斷常用的方法是以泵缸體上的振動(dòng)信號(hào)作為系統(tǒng)特征信號(hào)來(lái)提取故障特征向量。這種振動(dòng)診斷技術(shù)雖然取得了一定的成果，但是在多個(gè)泵閥同時(shí)發(fā)生故障的場(chǎng)合，這種方法遇到了無(wú)法解決的難題，使之不得不求助于粗集理論、遺傳算法等數(shù)據(jù)處理方法來(lái)分辯故障類型和判斷故障具體發(fā)生在哪一個(gè)泵閥上。 為此，本文創(chuàng)造性地提出以常見(jiàn)的壓力信號(hào)（閥箱內(nèi)的壓力）作為系統(tǒng)特征信號(hào)來(lái)提取故障特征向量的方法。這種方法信號(hào)測(cè)取簡(jiǎn)單、處理方便，有著振動(dòng)信號(hào)方法無(wú)法比擬的優(yōu)點(diǎn)。文中利用時(shí)域中的相關(guān)分析和頻域中的功率譜分析、小波包分析技術(shù)提取了故障特征向量，且各故障之間的特征區(qū)分明顯，充分驗(yàn)證了此方法的有效性。此方法的優(yōu)點(diǎn)在于特征信號(hào)取自于閥箱內(nèi)的壓力，不易受到外部環(huán)境的干擾，適用于多個(gè)泵閥同時(shí)發(fā)生故障的情形。... 

【文章來(lái)源】：東北石油大學(xué)黑龍江省

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

最速下降BP算法訓(xùn)練誤差曲線

圖3一6共扼梯度算法誤差曲線F193一6ErroreurveofConjugatedGradientMethod圖3一6是采用改進(jìn)后的共扼梯度算法，利用和最速下降算法相同的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練產(chǎn)生的誤差曲線。從曲線中可以看出，在采用改進(jìn)的算法后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度明顯加快，且在543步的時(shí)候訓(xùn)練誤差達(dá)到了0.02，誤差指標(biāo)函數(shù)達(dá)到了設(shè)計(jì)的要求，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂，和傳統(tǒng)的BP算法相比，在擁有很強(qiáng)的非線性函數(shù)的逼近能力的同時(shí)，具有更加良好的收斂特性。在應(yīng)用共扼梯度訓(xùn)練算法時(shí)，取初始搜索方向?yàn)?輸出層S，，二一w(瑪，)=(‘

d*+l=一g、十1+刀*·心(3一20)式中，乳1一粵，風(fēng)為共潞度系數(shù)。圖3一6共扼梯度算法誤差曲線F193一6ErroreurveofConjugatedGradientMethod圖3一6是采用改進(jìn)后的共扼梯度算法，利用和最速下降算法相同的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練產(chǎn)生的誤差曲線。從曲線中可以看出，在采用改進(jìn)的算法后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度明顯加快，且在543步的時(shí)候訓(xùn)練誤差達(dá)到了0.02，誤差指標(biāo)函數(shù)達(dá)到了設(shè)計(jì)的要求，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂，和傳統(tǒng)的BP算法相比，在擁有很強(qiáng)的非線性函數(shù)的逼近能力的同時(shí)，具有更加良好的收斂特性。在應(yīng)用共扼梯度訓(xùn)練算法時(shí)，取初始搜索方向?yàn)?輸出層S，，二一w(瑪，)=(‘

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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