基于小波分析和粗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備故障診斷研究.pdf

1、本文以電牽引采煤機(jī)滾動軸承為研究對象，從工程應(yīng)用的角度出發(fā)，以測試技術(shù)、信號處理、小波分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及粗糙集等理論為基礎(chǔ)，深入研究了電牽引采煤機(jī)軸承的故障機(jī)理、故障特征提取和診斷方法。提出了基于粗糙集理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷新方法。
　　論文主要進(jìn)行了以下工作：首先，對電牽引采煤機(jī)進(jìn)行了簡單地概述，研究了國內(nèi)外故障診斷發(fā)展的歷史和現(xiàn)狀，以及本課題研究的目的和意義；其次，簡要介紹了采煤機(jī)常見的故障及故障診斷方法,并以滾動軸

2、承為主要研究背景，在對其振動機(jī)理進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出了利用共振解調(diào)技術(shù)來對滾動軸承進(jìn)行故障診斷；第三，簡要介紹了小波分析理論的基礎(chǔ)知識，包括多分辨率分析、小波包分析、小波和小波包分解的信號重構(gòu)等，并利用其理論對故障信號進(jìn)行信號處理,給出了仿真實例；最后，介紹了粗糙集理論的核心內(nèi)容，給出了連續(xù)屬性值的離散化方法，并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法進(jìn)行了介紹。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與粗糙集理論相結(jié)合，利用粗糙集理論對反映采煤機(jī)滾動軸承運(yùn)行工況的特征參數(shù)