基于模煳神经网络的电梯故障诊断系统的研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文基于模糊神经网络的电梯故障诊断系统的研究姓名：熊瑞庭申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：邓坚20090501武汉理工大学硕士学位论文摘要随着现代化城市的高速发展，电梯的需求量越来越大。电梯给人们的工作和生活带来了前所未有的方便，人们对电梯的安全性和可靠性也提出了更高的要求，其中电梯故障的及时发现和解决显得尤为重要。伴随着电梯控制系统的微机化和高性能化，对检测人员的专业技术和检测手段的要求也必然相应提高，因此只有配备先进的检测设备，方能较好地保证对电梯进行故障诊断。根据当前电梯控制技术的发展，本文以基于CAN总线的电

2、梯控制系统为对象，将模糊理论和神经网络相结合的理论应用于电梯控制系统的故障诊断进行研究，拟在设计出一种智能便携式电梯故障诊断卡，可实现电梯故障的实时诊断。主要研究内容如下：首先详细分析了电梯控制系统的组成及其运行机理，通过故障模式与后果分析得出了电梯控制系统故障的特点，提出故障诊断系统的结构，建立电梯控制系统故障树，举例说明故障树分析法对电梯控制系统故障进行的分析。然后分别对模糊理论与神经网络技术的基本原理进行了阐述，介绍了两种理论应用于故障诊断的技术，说明了两者结合的必要性和结合方式。本文还针对已开发的电梯控制系统为基础，完成了电梯故障检测与处理系统的

3、硬件电路设计，主要包括信号的采集、液晶显示电路和通信接口的设计等。最后，本文选择了一种模糊理论与神经网络相结合的故障诊断模型，将基于模糊神经网络的故障诊断方法应用于电梯的故障诊断，建立电梯故障诊断专家系统。介绍了专家系统知识的获取、知识的表示、知识的推理、知识的解释以及数据库的设计、管理和维护。重点阐述了用产生式规则和模糊神经网络推理的方法对电梯故障诊断研究。关键词：故障诊断，模糊，神经网络，专家系统ABSTRACTThemarketdemaIldofdevmorskeepsincreaseastherapidlydevelopmentofmodemci

4、ties．elevatorshavebroughtunprecedentedconvenientforpeople’sdailylife·Peoplerequiretheelevatorcontrolsystemtobeofhighersafetyandreliability,anditisespeciallyimportanttofindandeliminateelevatorcontroller’sfault．Asthecompmerizedandhigh-performanceoftheelevatorcontrolsystem．therequir

5、ementsoftheprofessionaltechniqueandtestingmethodsmeanacorrespondingincreaseintheinevitable．Sowecanonlyequipwithadvancedtestingequipmentmordertoguaranteebetterfaultdiagnosisonelevators·ACcordingtothecurrentdevelopmentofElevatorcontroltechnology,basedonCANbusfortheelevatorcontrolle

6、r，thepaperwoulddoresearchonfaultdiagnosisoftheeleva_corcontrollerwhichapplyacombinationoffuzzyandneuralnetworktheory,anddesi窖皿aintelligentandportableelevatorfaultdiagnosiscardswhichcanberealizedreal—timediagnosisofelevators’fault．Mainresearchcontentareasfollows：Firstly,theoretica

7、lanalysisfortheconsistentoftheelevatorcontrolleranditsWorkptinciple．Receivedthecharacteristicofelevatorcontroller'sfaultbyFMEA(FaultModelandEfficientAnalysis)．thestructureofthediagnosissyStemWassetup，andthefaulttreewasbuilt．ExplainedwithexamplesthefaultofelevatorcontrollerWasanal

8、yzed埘theanalyticmethodoffaulttree．Sencon