決策級融合在離心式風機故障診斷中應用.pdf

1、摘要摘要離心式風機是工廠中的重要設備，根據(jù)工廠的實際情況和管理要求，研究出能夠對離心式風機故障進行診斷的系統(tǒng)就顯得十分必要，以便保證其安全可靠的運行，保證生產(chǎn)的順利進行。風機的故障診斷方法很多，但大部分都采用單一的故障診斷方法。本文在對國內外研究現(xiàn)狀進行深入分析的基礎上，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡、綜合關聯(lián)度的決策級融合診斷系統(tǒng)，用不同測點測定的信息進行仿真.主要做的工作如下:分析了離心式風機故障產(chǎn)生機理，綜合風機工作原理、專家經(jīng)驗和產(chǎn)生故

2、障的歷史數(shù)據(jù)，得出最常見的8種故障模式，建立了離心式風機故障樣本數(shù)據(jù)。分析了基于綜合關聯(lián)度的故障診斷方法，針對傳統(tǒng)關聯(lián)度分析故障診斷方法只考慮故障模式間的相似性而未考慮其相近性而導致診斷精度下降甚至出現(xiàn)誤診現(xiàn)象，引入模糊聚類中的相似系數(shù)，與傳統(tǒng)關聯(lián)度結合形成綜合關聯(lián)度來彌補其不足，通過診斷實例表明這種方法是可行的。提出了用神經(jīng)網(wǎng)絡輸出和綜合關聯(lián)度輸出來構造DS證據(jù)理論中的基本概率分配問題，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和DS證據(jù)理論的局部融合診

3、斷系統(tǒng)和基于綜合關聯(lián)度和DS證據(jù)理論的局部融合診斷系統(tǒng)，將兩種方法局部融合的結果再進行全局決策融合。融合結果表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和綜合關聯(lián)度的決策級融合診斷系統(tǒng)能提高診斷精度，計算結果更加可信。關鍵詞:離心式風機:故障診斷:DS證據(jù)融合:綜合關聯(lián)度:神經(jīng)網(wǎng)絡學位論文獨創(chuàng)性聲明學位論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)

4、表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得南昌大學或其他教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學位論文作者”(手寫”y‘字日期’甲“月“日學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解南昌大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定，有權保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權南昌大學可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以