基于神经网络的烧结风机状态监测

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1、辽宁科技大学硕士学位论文摘要摘要为了保证生产的顺利进行，避免设备发生事故和保障人身安全，提高经济效益，设备状态监测与故障诊断技术越来越受到人们的重视。人工神经网络模仿人脑的物理结构，以其强大的并行运算和联想能力非常适合于设备状态监测与故障诊断。本文针对鞍钢鲅鱼圈烧结厂烧结风机的故障诊断与状态监测系统，依据设备振动诊断技术的相关理论，利用人工神经网络的集成，对烧结风机的故障诊断的课题进行了研究。系统采用先进的硬件设备进行数据采集，再利用傅立叶变换对所采集的数据进行频域分析，获得特征值，以此总结出风机的故障征兆表；再将这些特征值作为神经网络的输入：神经网络部分

2、介绍了适于诊断的BP神经网络的结构形式，提出了对于BP神经网络的改进算法，并根据实际情况构建了两个子神经网络，利用两个子网络集成的神经网络方法对获得的特征值进行处理，获得最终的故障诊断结果。本文对实测的风机振动数据进行结论验证，结果表明，本文提出的以BP神经网络为基础的风机故障诊断方法具有准确、实用等特点。关键字：故障诊断傅立叶变换集成神经网辽宁科技大学硕士学位论文ABSTRACTInordertoguaranteethecontinuousproduction，avoidstheequipment'saccidentandsafeguardingthep

3、ersonalsafety，Enhancestheeconomicefficiency,theequipmentStatemonitoringandFaultDiagnosistechnologymoreandmoreisvaluedbylls．Andthat，theartificialneuralnetworkthatimitatephysicalstructureofcerebellaandbestrongabletooperatetogetherandassociateispropitioustodiagnoseequipmentfault．Cont

4、raposedthesystemoffaultdiagnosisandinspectionaboutblowerfandiscussedtherelatedtheorytotheequipmentvibrationfaultdiagnosisandmadeuseofasyntheticartificialneuralnetwork，thepapersdiscussthefaultdiagnosisoftheblowerfan．ThissystemlifetheFourierTransformtheorytodealwiththevibrationsigna

5、lwhichgatherstocarryonthefrequencyrangeanalysis，obtmnsthecharacteristicvalue；Bytheinputofneuralnetwork；thispaperin仃ouducethestructureofthebackpropagationneuralnetworksispresentedandimprovesonit，whichiswelltodiagnose．Twosubnetworksareconstructed，andthefaultsaleanalyzedabouttheblowe

6、rfan’characteristicvaluebyintegrationneuralnetworksandmakearesultoffaultdiagnosis．Thepaperverifiestheconclusionbyusingactualdata．Theresultsshowthatthediagnosismethodwhichisbasedonbackpropagationneuralnetworkisaccurateandpractical．KeyWords：FaultDiagnosis，FourierTransform，Integratio

7、nNeuralNetwork独创性声明本人声明所呈变的沦文足我个人在导师指导卜进行的研究1[作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也卅i包含为获得辽宁科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料，与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名．舡日期．巡丛关于论文使用授权的说明本人完全了解辽宁科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅：学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他

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