基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燒結(jié)抽煙機(jī)在線監(jiān)測(cè)智能診斷系統(tǒng)的研制.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的機(jī)械設(shè)備正朝著大型化、復(fù)雜化、高速化、自動(dòng)化及大功率方向發(fā)展。然而伴隨生產(chǎn)效率提高的同時(shí)，設(shè)備維修費(fèi)用和難度亦增加，傳統(tǒng)的“事后維修”、“定期維修”已經(jīng)不能滿足企業(yè)的需求。機(jī)械設(shè)備特別是工廠的關(guān)鍵設(shè)備的故障診斷技術(shù)越來越受到重視。無論是從企業(yè)的安全生產(chǎn)或是維修成本考慮，以設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的為基礎(chǔ)“預(yù)防性維修”越來越受到企業(yè)的歡迎，特別是隨著人工智能、模式識(shí)別等理論迅速發(fā)展，智能化診斷技術(shù)已成為故障診斷領(lǐng)

2、域一個(gè)新的研究方向。
　　本文對(duì)國(guó)內(nèi)外智能診斷技術(shù)進(jìn)行研究，特別是最近比較流行的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷技術(shù)的深入研究。詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展、模型、算法以及遺傳算法理論。針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的局限性和弱點(diǎn)：如樣本順序?qū)３晒幸欢ㄓ绊憽⒂?xùn)練速度比較慢、訓(xùn)練抖動(dòng)問題、容易收斂于局部極小點(diǎn)以及算法不收斂等，提出利用遺傳算法全局搜索特性來訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，將遺傳算法和BP算法有機(jī)結(jié)合，使每一種診斷方法都在其優(yōu)勢(shì)空間發(fā)揮作用。

3、本文用MATLAB對(duì)故障樣本進(jìn)行仿真論證了算法的可行性。最后針對(duì)煉鐵廠燒結(jié)抽煙機(jī)，研制了一套基于遺傳BP網(wǎng)絡(luò)的燒結(jié)抽煙機(jī)在線監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)能在監(jiān)測(cè)抽煙機(jī)運(yùn)行狀態(tài)同時(shí)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析處理、組態(tài)參數(shù)設(shè)置、歷史趨勢(shì)回放分析、故障智能診斷等功能，系統(tǒng)采用人機(jī)交換界面，具有界面友好，操作簡(jiǎn)單，預(yù)報(bào)準(zhǔn)備的特點(diǎn)。本文介紹了系統(tǒng)了硬件構(gòu)成包括傳感器選型、網(wǎng)絡(luò)采集卡、現(xiàn)場(chǎng)布線情況和軟件功能實(shí)現(xiàn)，并著重介紹了智能診斷模型的離線訓(xùn)練和在線