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文檔簡介
1、發(fā)動機設備屬于典型的多層次系統(tǒng),各部件之間互相影響關系復雜,其工作狀態(tài)往往受當前環(huán)境、運行條件等諸多不確定性因素的影響,這些復雜特性決定了發(fā)動機故障存在多樣性和模糊性的特點,這使得傳統(tǒng)的診斷方法故障識別率較低,對于復雜情況往往需拆機檢查,進一步增加了停機造成的經(jīng)濟損失。因此,在發(fā)動機不解體的前提研究一種快速、準確地故障診斷方法變得十分必要。
針對發(fā)動機故障檢測的難點,本文將信息融合技術應用于發(fā)動機的故障診斷領域,給出了一種將人
2、工神經(jīng)網(wǎng)絡和D-S證據(jù)理論相結合的決策級信息融合方法,該方法主要由故障信號的特征提取、故障的初級診斷和故障的決策級融合診斷等部分構成。
對于故障信號的特征提取部分,本文提出了一種基于小波細節(jié)系數(shù)自相關分析的消噪方法,借助Mallat小波將原始信號進行噪聲分離,更大程度的保留了故障信號中的有用信息,為故障診斷的時頻特征提取奠定了基礎。為了更全面準確診斷故障,本文還引入了發(fā)動機瞬時轉速和氣缸壓力信號特征,為后續(xù)診斷提供了三種不同的
3、特征矢量,以便于進行融合診斷。
在故障的初級診斷階段,分析了傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡的局限性和不足,對其逐一進行改進優(yōu)化,并通過發(fā)動機故障實例驗證了改進后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡在故障診斷中的有效性。為了進一步提高故障診斷準確度,在上述研究的基礎上,本文采用D-S證據(jù)理論對局部診斷結果進行決策級融合,并針對融合過程中存在的證據(jù)沖突問題,提出了加權優(yōu)化方法。
最后,本文將改進BP網(wǎng)絡與加權D-S證據(jù)理論相結合的數(shù)據(jù)融合方法應用于發(fā)動機的故障
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