基于神經(jīng)網(wǎng)絡的旋轉機械故障診斷方法研究.pdf

1、近年來國內外的機械故障診斷技術迅速發(fā)展，其應用已遍及各個工業(yè)領域。由于旋轉機械結構復雜，故障特征及原因普遍存在模糊性和復雜性，對其實施故障診斷比較困難，盡管人們對其開展了不少研究并取得了一些研究成果，但總的診斷水平還不是很高，這與其在生產(chǎn)中廣泛應用的現(xiàn)狀極不相符。因此，對旋轉機械開展故障診斷研究具有十分重要的意義。 針對旋轉機械故障的特點，本文研究了神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法和模糊理論故障診斷方法，比對了兩種方法的優(yōu)缺點，采用了一種基

2、于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(ANFIS)的旋轉機械故障診斷方法。所采用的故障診斷方法具有實時性好、誤報率低、算法簡捷和可兼顧多參數(shù)診斷等特點，并將其用于旋轉機械的故障診斷。實驗結果表明，與常用的神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論故障診斷方法相比，該方法能夠彌補模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡單獨應用時所存在的不足，具有更高的診斷準確率，在旋轉機械故障診斷領域具有較好的應用前景。 在深入分析旋轉機械故障診斷過程的基礎上，借助Visual C++6.0開發(fā)環(huán)境，完成了旋轉機