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基于人工神经网络的拖拉机使用可靠性研究

作　者: 敖长林
导　师: 戴有忠
学　校: 东北农业大学
专　业: 农业机械化工程
关键词: 可靠性拖拉机人工神经网络威布尔过程模型识别参数估计
分类号: TP183
类　型: 博士论文
年　份: 2000年
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引　用: 12次
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内容摘要

可靠性差、故障多是当前农业机械在农田作业过程中普遍存在的问题。本文以近年投产的东方红1002履带式拖拉机为研究对象，以可靠性工程方法、人工神经网络、概率论与数理统计、随机过程、模糊数学等多学科相结合的方法，对拖拉机的可靠性进行理论分析及应用研究。（1）可靠性模型选择问题，是可靠性工程中的一个重要问题。在分析了几种可靠性模型识别方法的基础上，作者首次提出了基于人工神经网络的可靠性模型选择方法，在理论分析的基础上，进行了BP算法的改进，用MATLAB语言编写了程序。并将该方法应用于拖拉机首次故障数据的分析。可靠性模型参数估计是进行可靠性分析的基础，在综合几种可靠性模型参数估计方法的基础上，提出了基于人工神经网络的可靠性模型参数估计方法，并进行了计算机模拟验证。同时将该方法应用于拖拉机故障数据分析，该方法原理简单、算法易于实现、便于工程应用。（2）通过对拖拉机故障过程的分析，首次对拖拉机故障过程的改善和劣化建立了数量化定义，并讨论了故障改善和劣化与故障强度函数、累计故障强度函数之间的关系，特别，对威布尔过程的情况，讨论了故障劣化和改善与威布尔过程形状参数之间的关系。首次用非齐次泊松过程——威布尔过程描述拖拉机故障过程，并对故障跟踪试验得到的数据进行了拟合。（3）进行了为期一个作业年度的拖拉机故障跟踪试验，得到了大量的、宝贵的现场使用中出现的故障数据，利用威布尔过程对这些数据进行了拟合，用人工神经网络方法进行参数估计，得到了1002拖拉机故障强度函数、累计故障强度函数，完整的描述了拖拉机使用初期的故障规律性，即早期故障期的浴盆曲线。并得到了平均故障间隔作业量、平均故障间隔作业小时的估计量。（4）利用故障跟踪试验数据，得到可靠性、维修性、有效性特征量的观测值。对1002拖拉机的可靠性进行了模糊综合评价与分析，在此基础上，分析了1002拖拉机使用可靠性存在的问题及其发生的原因，并对生产厂家及使用单位提出了改进建议。

全文目录

1 绪论  8-29
  1．1 本项课题研究的意义  8-10
  1．2 可靠性工程研究历史和应用现状  10-16
  1．3 神经网络研究的兴起和现况  16-23
  1．4 走符合国情的农机化之路  23-26
  1．5 研究内容、方法与技术路线  26-29
2 ANN及其在可靠性模型选择中的应用  29-54
  2．1 人工神经网络理论基础  29-34
  2．2 BP网络及算法研究  34-43
  2．3 几种可靠性模型的应用分析  43-49
  2．4 可靠性模型选择方法  49-51
  2．5 基于ANN的可靠性模型选择  51-54
3 基于ANN的可靠性模型的参数估计  54-65
  3．1 引言  54
  3．2 可靠性模型参数估计的几种方法  54-60
  3．3 基于ANN的可靠性模型的参数估计  60-64
  3．4 本章小结  64-65
4 拖拉机可靠性、维修性、有效性及其特征量  65-76
  4．1 拖拉机可靠性及其特征量  65-70
  4．2 拖拉机维修性及其特征量  70-73
  4．3 拖拉机有效性及其特征量  73-76
5 拖拉机使用可靠性试验研究  76-96
  5．1 试验目的及方法  76
  5．2 试验基点的确定  76-78
  5．3 1002拖拉机技术规格及作业浅析  78-80
  5．4 拖拉机故障模式分级及其综合统计分析  80-84
  5．5 拖拉机故障过程  84-93
  5．6 拖拉机首次故障时间的统计与分析  93-96
6 1002拖拉机可靠性的评价  96-104
  6．1 问题的提出  96
  6．2 拖拉机使用可靠性特征量的样本观测值  96-99
  6．3 拖拉机使用可靠性的模糊综合评价  99-101
  6．4 1002拖拉机使用可靠性存在的问题、原因及改进建议  101-104
7 研究特色及结论  104-107
参考文献  107-116
附录  116-124
作者简介  124-125
致谢  125

基于人工神经网络的拖拉机使用可靠性研究

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