基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機熱紅外故障診斷方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、熱紅外成像技術(shù)始于上世紀50年代,由于其隱蔽性能好、安全指數(shù)高、不受電磁干擾等優(yōu)點,近幾年來該技術(shù)得到迅猛的發(fā)展,已經(jīng)成為一門新型技術(shù)科學(xué)。以往的紅外技術(shù)首先在軍事領(lǐng)域得到應(yīng)用,而現(xiàn)在隨著熱紅外技術(shù)的發(fā)展日趨成熟,已成為當(dāng)今各相關(guān)行業(yè)研究的熱點,得到了十分廣泛的應(yīng)用,是當(dāng)今世界高科技研究領(lǐng)域之一。
  柴油機是一種常見的發(fā)電機,是用途非常廣泛的動力機械。其耐久性和可靠性在運行過程中顯得尤為重要,隨著發(fā)動機內(nèi)部強化程度的提高,結(jié)構(gòu)也

2、變得極為復(fù)雜,在十分惡劣的工作條件下,故障發(fā)生的可能性也會大大增加。為確保發(fā)動機的正常運行,提高其安全、可靠性,必須加強發(fā)動機運行過程中的管理,加強對發(fā)動機故障的早期預(yù)防和診斷。就如何診斷出動力設(shè)備中的故障隱患,并針對傳統(tǒng)測試診斷方法中的接觸測試的不足的問題,本文敘述了一種非接觸式的測試方法,即在熱紅外成像技術(shù)基礎(chǔ)上的故障診斷。
  熱紅外技術(shù)對診斷電力系統(tǒng)中的故障隱患具有圖像直觀、不受電磁干擾、不接觸探測、安全可靠、判斷準確、效

3、率高和檢測速度快等特點。特別針對那些懸空的、處在高速運動中的和帶電的設(shè)備更具有突出的優(yōu)點。利用柴油機高速運轉(zhuǎn)過程中向外界熱輻射的特點,通過紅外探測器攝取其溫度場的紅外圖像,測定柴油機表面的溫度分布場及其變化情況,能發(fā)現(xiàn)發(fā)動機可能存在的熱狀態(tài)異?,F(xiàn)象并找出潛在的故障點,實現(xiàn)預(yù)防和診斷。
  熱紅外圖像的預(yù)處理和特征提取。在紅外圖像的分析中,進行圖像的預(yù)處理是十分重要的一個環(huán)節(jié),主要目的是消除圖像中混入的各種噪聲信號,突出真實的信息,

4、增強有關(guān)信息的可檢測性和最大限度地簡化數(shù)據(jù),為下一環(huán)節(jié)的研究提供便捷。采用中值濾波、平滑濾波、銳化濾波等算法去除圖像中的的噪聲信息,并用增強算法對圖像進行有效的增強。利用邊緣檢測方法中,Roberts算子、Sober算子和正交算子或閾值分割法,對紅外圖像進行圖像分割。在特征提取這一步研究,是圖像識別的一個關(guān)鍵問題,對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類來說,核心就是利用圖像的特征進行訓(xùn)練識別,提取的特征是診斷識別的關(guān)鍵。本文從圖像矩、目標圖像的信息熵、系數(shù)

5、變換特征、邊緣提取等角度分別討論了紅外目標圖像特征提取的方法,已達到目標識別的目的。
  BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是采用誤差反算法作為其學(xué)習(xí)規(guī)則進行有監(jiān)督學(xué)習(xí)的前饋網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)了多層網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。當(dāng)給定網(wǎng)絡(luò)一個輸入,由輸入層送到隱層,經(jīng)過隱層單元處理,再送到輸出層,輸出層單元處理后產(chǎn)生一個輸出模式,若輸出響應(yīng)與期望輸出模式有差距,就將誤差沿著連接通路后向傳播,并同時修正各層連接的權(quán)值。可將紅外圖像提取的特征輸入BP網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。最后可通過輸出判定

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