基于LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的多級往復式壓縮機氣閥故障診斷研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本課題“基于LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的多級往復式壓縮機氣閥故障診斷研究”來源于金昌化學工業(yè)集團有限公司工程項目——往復式壓縮機進出氣閥故障診斷系統(tǒng)開發(fā)。以企業(yè)目前運行的6M25往復式壓縮機為研究對象，充分調(diào)研現(xiàn)場情況。根據(jù)設(shè)備的運行數(shù)據(jù)和現(xiàn)場故障診斷的經(jīng)驗，分析氣閥故障與熱力參數(shù)的變化的關(guān)系。
　　本文主要通過研究 BP算法的理論基礎(chǔ)，分析 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的原理，并系統(tǒng)研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡在解決機械故障診斷問題的優(yōu)勢，首次提出將Leve

2、nberg-Marquardt學習算法優(yōu)化的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡運用到6M25往復式壓縮機氣閥故障診斷。并以6M25-185/314氫氮氣壓縮機的6級壓差和6級溫差作為網(wǎng)絡的輸入向量，詳細地分析了三層LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡參數(shù)、訓練模式的選擇對診斷結(jié)果的影響。
　　最后建立可對往復式壓縮機一至六級氣閥故障進行在線監(jiān)測及故障診斷的LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。以100組故障數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡訓練樣本，30組數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡檢測樣本進行故障診斷，在

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