基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著設(shè)備復(fù)雜程度和自動化程度的不斷提高，以及制造系統(tǒng)全球化、客戶化的發(fā)展趨勢，使得傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)己不能滿足復(fù)雜設(shè)備故障診斷的需求。本文以上海市信息委科技攻關(guān)項(xiàng)目“大型機(jī)電設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控和智能診斷系統(tǒng)”為背景，以印刷設(shè)備為代表，深入研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遠(yuǎn)程故障診斷的結(jié)合，旨在能夠經(jīng)濟(jì)、快速、有效地解決復(fù)雜設(shè)備的故障診斷問題。 現(xiàn)代科技的綜合運(yùn)用使印刷設(shè)備越來越復(fù)雜高效，往往由于機(jī)械、電氣、工藝、

2、印刷材料、操作環(huán)境等因素的原因，造成印刷設(shè)備的故障很多。當(dāng)前印刷行業(yè)的維修人員主要靠感覺和個人經(jīng)驗(yàn)對印刷機(jī)故障進(jìn)行診斷，不能及時準(zhǔn)確地排除故障，已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)現(xiàn)代化印刷的要求。 由于傳統(tǒng)的故障診斷方法大多是以領(lǐng)域?qū)＜液筒僮髡叩膯l(fā)性經(jīng)驗(yàn)知識為核心，知識獲取困難、推理效率低下、自適應(yīng)能力差。同時由于故障征兆和故障類型之間常常存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，使得診斷系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型很難獲取。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其分布式并行處理、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、聯(lián)想

3、記憶以及非線性映射等優(yōu)點(diǎn)，為解決這一問題開辟了新途徑。 本文深入研究了故障診斷和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論，分析了各種常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)和各自的適用范圍，并在此基礎(chǔ)上選擇了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于印刷設(shè)備的故障診斷；并針對其本身存在的一些缺點(diǎn)提出了改進(jìn)措施；此外，本文還詳細(xì)探討了人工網(wǎng)絡(luò)的建模方法；在分析了印刷設(shè)備的層次結(jié)構(gòu)和故障特點(diǎn)以后，提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成技術(shù)，有效地克服了單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的一些缺點(diǎn)，大大提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。