基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機生產(chǎn)線故障診斷.pdf

1、在掛式空調(diào)外風(fēng)機電機自動化生產(chǎn)線上，由于各種機械設(shè)備及電子設(shè)備之間關(guān)系復(fù)雜，設(shè)備的可靠性和維修性不高。一旦生產(chǎn)線某設(shè)備出現(xiàn)故障，即使是局部的故障都有可能導(dǎo)致整條線的停運，這將給企業(yè)造成巨大的經(jīng)濟損失，甚至傷害工人的人身安全，所以有故障產(chǎn)生的地方，就必然涉及到設(shè)備故障診斷問題。由此可見，生產(chǎn)設(shè)備故障診斷具有不可替代的地位，必須科學(xué)系統(tǒng)地研究故障診斷技術(shù)，不能僅憑原始的感官經(jīng)驗，要以科學(xué)的方法指導(dǎo)我們的實際生產(chǎn)。因此，研究電機自動化生產(chǎn)線設(shè)

2、備故障診斷技術(shù)具有非常重要的意義。
　　電機自動化生產(chǎn)線由諸多的機械、電動、氣動設(shè)備所組成，因而生產(chǎn)線故障癥狀和原因較多，并且各設(shè)備之間存在相關(guān)性，故障性質(zhì)往往不同，這就導(dǎo)致該電機自動化生產(chǎn)線故障具有層次性、隨機性、相關(guān)性、耦合性等特點。根據(jù)以上特點本文將采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對生產(chǎn)線進行故障診斷，同時利用遺傳算法對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進行優(yōu)化，最后通過數(shù)據(jù)融合的方式對各診斷子網(wǎng)輸出的故障信息進行融合決策。
　　本文根據(jù)生產(chǎn)線的

3、實際情況，選擇故障發(fā)生頻率較高的自動壓定子工位最小系統(tǒng)作為研究對象，并對工位中送定子X軸電缸系統(tǒng)進行故障診斷，搭建故障診斷子網(wǎng)A1，同時從相關(guān)聯(lián)設(shè)備考慮，搭建送定子電機系統(tǒng)故障診斷子網(wǎng)A2和送定子Y軸電缸系統(tǒng)故障診斷子網(wǎng)A3。使用遺傳算法對各BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值進行優(yōu)化，并利用數(shù)據(jù)融合技術(shù)對三個故障診斷子網(wǎng)輸出的故障信息進行融合決策。通過對故障診斷子網(wǎng)A1的分析可知:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法和基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法訓(xùn)練時