基于lm-bp神经网络的多级往复式压缩机气阀故障诊断研究

《基于lm-bp神经网络的多级往复式压缩机气阀故障诊断研究》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、学校代码：10255学号：2131309硕士学位论文基于LM-BP神经网络的多级往复式压缩机气阀故障诊断研究StudyonFaultDiagnosisofMultistageReciprocatingCompressorValveBasedonLM-BPNeuralNetwork专业名称：动力工程姓名：张华指导教师：刁永发教授于伟正高工完成日期：2015.05东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在监督的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰

2、写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日基于LM-BP神经网络的多级往复式压缩机气阀故障诊断研究摘要本课题“基于LM-BP神经网络的多级往复式压缩机气阀故障诊断研究”来源于金昌化学工业集团有限公司工程项目——往复式压缩机进出气阀故障诊断系统开发。以企业目前运行的6M25往复式压缩机为研究对象，充分调研现场情况。根据设备的运行数据和现场故障诊断的经验，分析气阀故障与热力参数的变化的关系。本文主要通过研究BP算法的理论基础，分析BP神经网络算法的原理，并系统研究了BP神经网络在解决

3、机械故障诊断问题的优势，首次提出将Levenberg-Marquardt学习算法优化的BP神经网络运用到6M25往复式压缩机气阀故障诊断。并以6M25-185/314氢氮气压缩机的6级压差和6级温差作为网络的输入向量，详细地分析了三层LM-BP神经网络的结构、网络参数、训练模式的选择对诊断结果的影响。最后建立可对往复式压缩机一至六级气阀故障进行在线监测及故障诊断的LM-BP神经网络模型。以100组故障数据作为网络训练样本，30组数据作为网络检测样本进行故障诊断，在Matlab运行环境中实现往复式压缩机气阀故障诊断问题。仿真结果表明，LM-BP神经网络的故障诊断结果与实测

4、值具有良好的一致性，相比于变梯度BP神经网络和RBF（RadicalBasisFunction）神经网络诊断更快速稳定。利用Matlab软件平台设计的基于LM-BP神经网络的往复式压缩机气阀故障诊断系统，通过方便简洁的GUI用户界面，以数据及图像的方式显示出诊断结果，模型简单便于在工程实际中应用。关键词：6M25往复式压缩机；气阀故障；BP神经网络；Levenberg-Marquardt算法；RBF神经网络ISTUDYONFAULTDIAGNOSISOFMULTISTAGERECIPROCATINGCOMPRESSORVALVEBASEDONLM-BPNEURALNET

5、WORKABSTRACTThistopic"faultdiagnosisstudyofmultistagereciprocatingcompressorvalvebasedonLM-BPneuralnetwork"comesfromprojectitemofJinchangChemicalIndustryGroupCo.,Ltd.—developmentoffaultdiagnosissystemofreciprocatingcompressorairinletandoutletvalve.Currentlyrunning6M25reciprocatingcompres

6、soroftheenterprisesregardedastheresearchobject,itfullyresearchesthescenesituation.Accordingtotheoperationdataoftheequipmentsandexperienceofthefieldengineers,itanalyzestherelationshipbetweenthechangesofthermodynamicparametersandvalvefault.Inthispaper,mainlythroughthestudyoftheoreticalbasi

7、sofBP(BackPropagation)algorithmandtheanalysisofthemechanismofBPneuralnetworkalgorithm,theperformanceofBPneuralnetworkinsolvingtheprobleminmechanicalfaultdiagnosisissystematicallystudied,andafaultdiagnosismethodformultistagereciprocatingcompressorvalveisputforwardwhichisba