隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與工業(yè)自動化水平的提高,制冷設(shè)備的應(yīng)用范圍越來越廣,尤其是作為冷熱沖擊試驗箱的重要組成部分,在檢測工業(yè)產(chǎn)品溫濕度環(huán)境方面的可靠性具有重要意義。由于制冷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,故障發(fā)生頻率高,且故障發(fā)生時難以被檢測與識別,對設(shè)備可靠性、安全性與經(jīng)濟性等造成不良影響,而且會導(dǎo)致能耗增加。因此對制冷系統(tǒng)的故障進行分析,找到能快速識別故障并排除的方法是該領(lǐng)域研究熱點。本文使用主元分析與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對冷熱沖擊試驗箱制冷系統(tǒng)的常見故障進行診斷。首先,介紹了冷熱沖擊試驗箱的組成結(jié)構(gòu)與其制冷系統(tǒng)的工作原理,對系統(tǒng)中常見故障和故障發(fā)生原因進行分析,確定故障與癥狀之間的關(guān)系,并選取能夠反映系統(tǒng)運行狀態(tài)的測量參數(shù)。為解決目前制冷系統(tǒng)故障診斷過程中遇到的難題,設(shè)計整體解決方案。其次,介紹了主元分析算法,分析與學(xué)習主元分析法實現(xiàn)流程,并對算法進行優(yōu)化,確定最優(yōu)主元。對優(yōu)化后的主元分析算法進行仿真,證明該算法能夠減少數(shù)據(jù)空間的維數(shù),降低數(shù)據(jù)信息之間的冗余度。然后,通過學(xué)習BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,建立基于最優(yōu)參數(shù)BP網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng),對制冷系統(tǒng)的3種故障進行診斷,經(jīng)實驗證明該系統(tǒng)盡管能診斷出故障,輸出誤差達到期望值,但存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、網(wǎng)絡(luò)收斂慢等諸多問題。因此引入概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立基于PNN網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng),使用Matlab2012軟件進行仿真實驗,將前面的3種故障使用該系統(tǒng)進行診斷。與BP網(wǎng)絡(luò)的診斷結(jié)果相比較,確定了PNN網(wǎng)絡(luò)不僅結(jié)構(gòu)簡單而且訓(xùn)練速度快穩(wěn)定性好等優(yōu)勢。最后,對型號為CERC-CJ-70B的冷熱沖擊試驗箱進行改造,建立模擬制冷系統(tǒng)的故障實驗平臺,模擬7種典型故障。并通過該平臺獲取訓(xùn)練樣本與測試樣本。將原始樣本分別通入基于BP網(wǎng)絡(luò)、PNN網(wǎng)絡(luò)、PCA-PNN網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng),將三種網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程與診斷結(jié)果進行比較,證明了PNN網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò),PCA-PNN性能優(yōu)于PNN網(wǎng)絡(luò)。
【學(xué)位單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：TP183;TP277;TB657
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 故障診斷技術(shù)與方法
        1.2.1 故障診斷技術(shù)發(fā)展歷史
        1.2.2 故障診斷方法的分類
    1.3 故障診斷在制冷系統(tǒng)方面的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國際研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 本文的主要內(nèi)容
第2章 冷熱沖擊試驗箱制冷系統(tǒng)工況分析
    2.1 冷熱沖擊試驗箱工作原理
        2.1.1 冷熱沖擊試驗箱的結(jié)構(gòu)
        2.1.2 制冷系統(tǒng)工作原理
    2.2 制冷系統(tǒng)故障分析
        2.2.1 制冷系統(tǒng)產(chǎn)生故障原因
        2.2.2 制冷系統(tǒng)故障分類
        2.2.3 制冷系統(tǒng)典型故障
    2.3 制冷系統(tǒng)測量參數(shù)與信息選取
    2.4 制冷系統(tǒng)故障診斷方案
第3章 基于PCA的數(shù)據(jù)優(yōu)化處理
    3.1 主元分析法
    3.2 主元分析法幾何與代數(shù)意義
    3.3 主元分析法的模型及實現(xiàn)
        3.3.1 主元分析法模型
        3.3.2 主元分析法實現(xiàn)
        3.3.3 主元個數(shù)確定
        3.3.4 主元分析算法流程
        3.3.5 主元分析算法優(yōu)化
    3.4 主元分析算法仿真
第4章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制冷系統(tǒng)故障診斷
    4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習算法
    4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制冷系統(tǒng)故障診斷
        4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)
        4.3.2 最優(yōu)參數(shù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真
第5章 基于PNN網(wǎng)絡(luò)的制冷系統(tǒng)故障診斷
    5.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        5.1.1 貝葉斯應(yīng)用于模式識別
        5.1.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    5.2 基于PNN網(wǎng)絡(luò)的制冷系統(tǒng)故障診斷
        5.2.1 樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.2.2 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)確定
        5.2.3 最優(yōu)參數(shù)PNN網(wǎng)絡(luò)仿真
    5.3 比較與分析
第6章 基于PCA-PNN的制冷系統(tǒng)故障診斷
    6.1 制冷系統(tǒng)典型故障模擬實驗
        6.1.1 制冷系統(tǒng)故障模擬實驗系統(tǒng)
        6.1.2 模擬故障的種類與方法
        6.1.3 數(shù)據(jù)采集
        6.1.4 原始樣本
    6.2 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
    6.3 PNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
    6.4 PCA-PNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
        6.4.1 PCA優(yōu)化原始樣本
        6.4.2 PCA-PNN訓(xùn)練
結(jié)論
參考文獻
致謝

【參考文獻】

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本文編號：2876779