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基于模糊神经网络的设备故障诊断专家系统

作　者: 黄海阔
导　师: 盛小明
学　校: 苏州大学
专　业: 机械工程
关键词: 神经网络 设备故障 专家系统 故障诊断 模糊理论
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 162次
引　用: 1次
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内容摘要


本文提出了一种复合理论的设备故障诊断系统,通过对比多种故障分析方法,结合试验确定了最佳方案;从模拟和试验的结果来看,系统具有较好的仿真性能。具体研究内容如下:首先,分析国内外设备故障诊断专家系统的研究现状,针对现有主要单一专家系统设计的局限,提出了本次系统设计的基本原则,分析加工制造企业设备共通特点,提出了基于神经网络、模糊系统复合理论的故障诊断专家系统。其次,利用神经网络技术,建立了三种神经网络分析模型,对模型的对比分析。并选择冷冻冷却水设备作为试验对象,确定系统的输入、输出参数,运用MATLAB进行了网络模型生成、求解,建立具体的系统设计,并进行系统训练和仿真验证,选取了最适合的神经网络模型。再次,利用模糊理论与神经网络结合,对设备的实际输入、输出参数进入模糊化和去模糊化计算,以模糊规则解释设备故障的专家知识,再对神经网络模型进行参数优化,结合形成模糊神经网络,验证了诊断方式的合理性。最后,将建立的模糊神经网络模型,运用VB开发出用户界面,调用Matlab相关函数插件和Excel样本数据,形成最终的专家系统,运用到企业现场进行试验。试验证明系统能正确有效的诊断设备故障,其性能满足设计要求,对其他加工型设备辅助诊断具有一定的通用性。

全文目录


中文摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-15
  1.1 课题的研究意义  9
  1.2 国内外故障诊断专家系统的研究现状  9-13
    1.2.1 主元分析法  9-10
    1.2.2 遗传算法  10-11
    1.2.3 小波变换法  11
    1.2.4 神经网络分析法  11-12
    1.2.5 模糊系统  12
    1.2.6 定性推理  12-13
  1.3 本课题主要研究内容  13-14
  1.4 本章小结  14-15
第二章 模糊神经网络的基础知识  15-28
  2.1 神经网络理论基础  15-20
    2.1.1 神经元和网络结构  15-18
    2.1.2 神经网络模型  18-20
  2.2 神经网络模型设计  20-23
    2.2.1 数据变换处理方法  20-21
    2.2.2 特征参数提取方法  21-23
  2.3 模糊集合理论基础  23-25
    2.3.1 置信区间特征及运算  23
    2.3.2 模糊数运算  23-25
  2.4 模糊神经网络  25-27
    2.4.1 模糊神经网络模型  25-26
    2.4.2 模糊神经网络主要形式  26
    2.4.3 模糊神经网络学习方法  26-27
  2.5 本章小结  27-28
第三章 冷冻冷却水系统分析  28-36
  3.1 冷冻冷却水项目概况  28-29
  3.2 系统主要参数及运行原理  29-30
  3.3 系统常见故障分类  30-35
  3.4 本章小结  35-36
第四章 BP 神经网络模型的系统分析  36-45
  4.1 BP 神经网络模型  36-37
    4.1.1 网络原理  36
    4.1.2 神经网络模型  36-37
  4.2 BP 网络标准学习算法  37-39
  4.3 BP 神经网络学习算法的MATLAB 实现  39-44
    4.3.1 MATLAB 神经网络工具箱（BP 算法）  39
    4.3.2 BP 网络的MATLAB 算法实现  39-43
    4.3.3 仿真实验  43-44
  4.4 本章小结  44-45
第五章 ELMAN 神经网络模型的系统分析  45-52
  5.1 ELMAN 神经网络模型  45
  5.2 ELMAN 网络标准学习算法  45-46
  5.3 ELMAN 神经网络学习算法的MATLAB 实现  46-51
    5.3.1 MATLAB 神经网络工具箱（Elman 算法）  46-47
    5.3.2 Elman 网络的MATLAB 算法实现  47-51
    5.3.3 仿真实验  51
  5.4 本章小结  51-52
第六章 RBF 神经网络模型的系统分析  52-62
  6.1 RBF 神经网络模型  52-53
    6.1.1 网络原理  52
    6.1.2 神经网络模型  52-53
  6.2 RBF 网络标准学习算法  53-55
  6.3 RBF 神经网络学习算法的MATLAB 实现  55-60
    6.3.1 MATLAB 神经网络工具箱（RBF 算法）  55
    6.3.2 RBF 网络的MATLAB 算法实现  55-60
    6.3.3 仿真实验  60
  6.4 本章小结  60-62
第七章 模糊神经网络模型的系统分析  62-75
  7.1 神经网络----模糊推理协作系统  62-63
  7.2 三种基本神经网络模型的对比分析  63-65
  7.3 基于模糊神经网络模型的系统分析  65-73
    7.3.1 学习样本组织  65
    7.3.2 系统构造与仿真结果  65-68
    7.3.3 输入参数优化、重构并仿真  68-73
  7.4 系统模糊规则解释  73-74
  7.5 本章小结  74-75
第八章 系统结合开发与研究总结  75-81
  8.1 EXCEL 与MATLAB 结合开发系统  75-77
    8.1.1 与Excel 实现数据转换整体过程  75
    8.1.2 创建nnxToolKit 的Excel 插件  75-76
    8.1.3 安装nnxToolKit 组件  76
    8.1.4 集成nnxToolKit 到VBA  76
    8.1.5 创建图形用户界面  76
    8.1.6 测试插件  76-77
    8.1.7 打包、分发组件  77
  8.2 EXCEL 调用结果  77-78
  8.3 主要研究内容与创新  78-79
  8.4 存在问题与展望  79-81
参考文献  81-84
攻读学位期间公开发表的论文  84-85
致谢  85-86

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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