基于神经网络的故障诊断技术研究与仿真学士学位论文

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1、摘要神经网络通过模拟大脑神经处理信息的方法，完成信息并行处理和非线性转换。由于神经网络具有强大的学习功能，可以比较轻松地实现非线性映射过程，并且具有大规模计算的能力。神经网络在自动化、计算机和人工智能领域都有着广泛的适用性，实际上也确实得到了大量的应用，解决了很多利用传统方法难以解决的问题。本文主要研究了神经网络机理、特性及模型，并利用神经网络工具箱针对齿轮箱开展故障诊断识别与研究。同时，结合常见的网络故障诊断方法和几种典型的神经网络模型，重点开展基于BP神经网络的故障诊断方法的建模与研究，通过已知数据训练BP神经网络模型，并利用Matlab

2、实现BP神经网络算法的齿轮箱故障诊断，仿真结果表明模型能够快速收敛，并较好的对齿轮箱故障进行识别。关键词：故障诊断；神经网络；BP网络；MatlabAbstractNeuralnetworkmethodthroughthesimulationofthebrainprocessinformation,completetheparallelprocessingandnon-linearconversionofinformation.Becauseneuralnetworkhasstronglearningfunction,canmoreeasil

3、ytorealizenonlinearmappingprocess,andhastheabilityoflarge-scalecomputing.Neuralnetworkinthefieldofautomation,computerandartificialintelligencehavebroadapplicability,actuallydidgetalotofapplication,solvedmanyusingthetraditionalmethodisdifficulttosolvetheproblem.Inthispaper,w

4、estudythemechanism,characteristicsandneuralnetworkmodel,andusingneuralnetworktoolboxforgearboxfaultdiagnosisistoidentifyandstudy.Atthesametime,combinedwiththecommonnetworkfaultdiagnosismethodsandsometypicalneuralnetworkmodels,focusonthefaultdiagnosismethodbasedonBPneuralnet

5、workmodelingandresearch,throughtrainingtheBPneuralnetworkmodelofdataisknown,andusetheMatlabBPneuralnetworkalgorithmofgearboxfaultdiagnosis,simulationresultsshowthatthemodelcanfastconvergence,andbetterforgearboxfaultrecognition.Keywords:networkfaultdiagnosis;neuralnetwork;BP

6、network;Matlab目录1绪论11.1研究背景及意义11.2齿轮箱故障诊断研究现状11.3齿轮箱故障诊断的发展趋势21.4本文组织结构32神经网络特性分析与研究42.1神经网络概念及特性42.2神经网络发展史52.3神经网络模型62.3.1神经元结构模型72.3.2神经网络的互连模式82.4神经网络的学习方式102.5神经网络的学习规则112.6神经网络的特性及实现112.7　神经网络的应用122.8　神经网络与故障模式识别132.8.1　常用的模式识别方法132.8.2　神经网络在故障模式识别中的应用142.9MATLAB基础知识1

7、62.9.1　Matlab简介162.9.2MATLAB产生的历史背景172.9.3MATLAB的语言特点173网络故障诊断及BP算法193.1几种常见的网络故障诊断方法193.2几种典型的神经网络模型193.3BP神经网络模型213.3.1BP网络中的神经元模型213.3.2BP网络结构223.4BP神经网络算法及执行步骤233.4.1BP神经网络算法233.4.2BP算法执行步骤244基于BP神经网络的齿轮箱故障诊断设计及仿真264.1工程描述264.2输入和目标向量设计264.3BP网络工具箱函数284.4BP网络创建294.5网络训练

8、与测试29结论36致谢37参考文献38附录39附录A　英文原文39附录B　汉语翻译501绪论1.1研究背景及意义随着现代科学技术水平的日益提高，设备的安全性和可靠性