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智能故障诊断及其在变频器中的应用研究

作　者: 苗伟
导　师: 马建伟；范波
学　校: 河南科技大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 故障诊断故障树分析双向联想记忆神经网络 D-S证据理论 BP神经网络变频器
分类号: TN773
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 80次
引　用: 1次
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内容摘要

目前,交流传动系统的故障诊断技术受到广泛关注,在电机的可靠性解决后,变频器的故障诊断研究成为重点。故障诊断已进入智能化的诊断阶段,智能诊断方法无需对象的数学模型,引起极大的重视和研究。但是目前已开发的方法都存在局限性,融合多种智能诊断方法已成为当今故障诊断的一个研究热点。本文在研究智能故障诊断理论的基础上,提出了两种集成智能故障诊断方法,一种是融合FTA和BAM的故障诊断方法,一种是基于BP神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法,分别对变频器及变频器最易失效的逆变电路部分进行故障诊断研究。在研究FTA和BAM神经网络在故障诊断中应用的基础上,提出了一种融合FTA和BAM的故障诊断方法。利用FTA得到系统所有的故障模式,进而由故障模式和根据经验得到的故障分析归纳出BAM的学习样本,即故障模式和故障分析之间的对应。BAM通过联想记忆矩阵并行联想,得到诊断结果,扩展综合故障诊断能力。用上述方法对变频器进行故障诊断仿真分析,结果表明该方法用于解决此类问题是有效的。根据BP和D-S证据理论的特点,使BP神经网络和D-S证据理论优势互补,构建基于BP和D-S推理的综合诊断模型。各测点建立各自的BP,其信号由自己的BP先诊断,完成单测点的局部诊断。然后利用子BP的局部诊断结果构造D-S证据理论的可信度函数,完成多测点证据信息的融合,最终得到综合诊断结果。通过对变频器的关键部件-逆变电路故障诊断的仿真实例分析,验证了该方法的可行性和有效性。

全文目录

摘要  2-3
ABSTRACT  3-7
第1章绪论  7-18
  1.1 引言  7-8
  1.2 故障诊断技术概述  8-11
    1.2.1 故障的描述及故障诊断的基本思想  8-9
    1.2.2 故障诊断的内容及过程  9
    1.2.3 故障诊断的智能化及主要方法  9-11
  1.3 智能故障诊断技术的研究现状及发展趋势  11-15
    1.3.1 智能故障诊断技术的研究现状  11-14
    1.3.2 智能故障诊断技术的发展趋势  14-15
  1.4 故障诊断技术在交流传动系统应用现状及分析  15-16
  1.5 论文主要研究内容及内容安排  16-18
第2章变频器及其故障诊断  18-31
  2.1 引言  18
  2.2 变频器概述  18-27
    2.2.1 变频调速原理  18-19
    2.2.2 变频器的基本结构及分类  19-22
    2.2.3 变频调速技术简介  22-27
  2.3 变频器故障分析及故障诊断方法  27-30
    2.3.1 变频器故障分析  27-28
    2.3.2 变频器故障诊断方法  28-30
  2.4 小结  30-31
第3章基于FTA 与BAM 的故障诊断方法研究  31-47
  3.1 引言  31
  3.2 故障树分析  31-35
    3.2.1 故障树的建立及不断完善  32-33
    3.2.2 故障树分析方法  33-35
  3.3 BAM 理论  35-37
    3.3.1 BAM 的工作原理  35-36
    3.3.2 BAM 的学习规则  36-37
  3.4 基于FTA 与BAM 的故障诊断方法分析  37-38
  3.5 基于FTA 与BAM 的故障诊断方法在变频器系统中的应用  38-46
    3.5.1 变频器故障树及故障树分析  38-40
    3.5.2 由FTA 归纳出BAM 的学习样本  40-42
    3.5.3 BAM 实现变频器故障诊断  42-46
  3.6 小结  46-47
第4章基于 BP 和 D-S 证据理论的故障诊断方法研究  47-67
  4.1 引言  47
  4.2 神经网络理论  47-50
    4.2.1 人工神经网络概述  47-48
    4.2.2 BP 网络结构及算法  48-50
  4.3 D-S 证据理论  50-53
    4.3.1 D-S 证据理论概述  50-51
    4.3.2 D-S 证据理论的相关公式及组合规则  51-53
  4.4 BP 神经网络和D-S 证据理论相结合的故障诊断  53-57
    4.4.1 BP 和D-S 理论结合的可行性分析  53-56
    4.4.2 BP 和D-S 结合的故障诊断模型  56-57
  4.5 BP 和D-S 理论相结合的故障诊断方法在变频器主电路中的应用  57-66
    4.5.1 变频器主电路的故障分析  57-60
    4.5.2 BP 神经网络的局部诊断  60-64
    4.5.3 D-S 证据理论全局融合诊断  64-66
    4.5.4 仿真结果分析  66
  4.6 小结  66-67
第5章总结与展望  67-69
  5.1 论文工作总结  67
  5.2 论文的工作展望  67-69
参考文献  69-74
致谢  74-75
攻读硕士学位期间的研究成果  75

智能故障诊断及其在变频器中的应用研究

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