浅谈基于免疫神经网络的故障预测及诊断方法在连采机上应用的研究

浅谈基于免疫神经网络的故障预测及诊断方法在连采机上应用的研究

ID:34790202

大小:2.18 MB

页数:68页

时间:2019-03-10

浅谈基于免疫神经网络的故障预测及诊断方法在连采机上应用的研究_第1页
浅谈基于免疫神经网络的故障预测及诊断方法在连采机上应用的研究_第2页
浅谈基于免疫神经网络的故障预测及诊断方法在连采机上应用的研究_第3页
浅谈基于免疫神经网络的故障预测及诊断方法在连采机上应用的研究_第4页
浅谈基于免疫神经网络的故障预测及诊断方法在连采机上应用的研究_第5页
资源描述:

《浅谈基于免疫神经网络的故障预测及诊断方法在连采机上应用的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、东北大学硕士学位论文基于免疫神经网络的故障预测及诊断方法在连采机上应用的研究姓名:孙得维申请学位级别:硕士专业:控制理论与控制工程指导教师:张颖伟20070201东北大学硕士学位论文摘要基于免疫神经网络的故障预测及诊断方法在连采机上应用的研究摘要随着科学技术的发展和自动化水平的提高,连采机在采煤工业中扮演着越来越重要的角色,而煤炭是我国常规能源的主体,煤炭在促进国民经济发展中起着不可替代的作用。而连采机的截割机构作为连续采煤机与煤岩接触、完成截割任务的装置,对整机的性能、效率和工作可靠性有至关重要的影响,它的无故障运行是维持生产连

2、续性,减少设备停机时间,保证企业在有限资源的条件下创造高效益的前提,所以对连采机截割机构进行故障预测及诊断显得尤为重要。本文对否定选择算法进行了改进,并且把肯定选择算法和改进的否定选择算法进行了有效的结合,通过消除冗余的检测器提高了检测器生成的效率。同时通过匹配阈值的调整,可以获得即将要发生和正在发生故障的检测器。把获得的检测器作为训练神经网络的故障样本,使免疫神经网络既可预测将要发生的故障,又可诊断已经发生的故障。在否定选择算法中匹配阈值q的选取目前还没有直接的理论确定其合理的大小。本文通过免疫神经网络的训练过程误差曲线和随机选

3、择的实验数据检验免疫神经网络的故障诊断情况的综合分析,确定了较优的匹配阈值q的大小。本文把基于免疫神经网络的故障预测及诊断方法应用于连采机截割机构的截割减速器箱的故障预测及诊断中,通过免疫神经网络的训练误差曲线和BP神经网络的训练误差曲线的比较,证明免疫神经网路收敛速度更快。另外,通过随机抽取的检验数据对免疫神经网络和BP神经网络进行了检验,诊断结果表明免疫神经网络能更准确迅速的识别截割减速器箱的断齿、齿面磨损、齿面疲劳、轴的变形和齿面变形的故障。采用免疫神经网络对连采机截割机构的截割减速器箱进行故障预测及诊断可以大大提高准确度和

4、减少对人的依赖度.关键词:否定选择算法:连采机;免疫神经网络;故障预测及诊断;肯定选择算法一Ⅱ一东北大学硕士学位论文StudyonapplicationoffaultpredictionanddiagnosismethodincontinuousminerbasedontheimmuneneuralnetworkAbstractWiththedevelopmentofthetechnologyandtheimprovementoftheautomation,thecontinuousminerhasplayedamoreandmo

5、reimportantroleintheexcavatecoalindustry.Moreover,thecoalismainbodyofnormalregulationsenergy,thecoalplayanirreplaceableroleinpromotingnationaleconomicgrowth.Thecuttingmechanismofthecontinuousminer,asthedeviceofcontactingwithcoalandaccomplishingcuttingassignment,hasake

6、yeffecttotheperformance.theefficiencyandthereliabilityofthewholesystem.Itsworkingwithouterroristhepreconditionofmaintainingthecontinuousproduction,reducingthetimeofshuttingdownandguaranteeingthebestbenefitwiththefiniteresouioB.Therefore,thepredictionanddiagnosisoferro

7、rtothecuttingmechanismofthecontinuousminerisveryimportant.Thispaperfinishedtheimprovementofthenegativeselectingalgorithm,andcombinedtheaffu'mativeselectingalgorithmandtheimprovednegativeselectingalgorithmeffectively,improvedthegenerativeefficiencyofthedetectorbyelimin

8、atingtheredundantdetector.Atthesametime,theimmunesystemcangettheimmediateandfuturedetectorthatwillbewrongbyadjustingthematch

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。