基于神经网络轴流风机的故障诊断研究

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4、、心．厶．，公给．、Ｖ；巧籌ｔ、．、－－－啤＇－．－护社Ｊ，Ｉ处媛毒广州大学硕士学位论文摘要随着我国地铁轨道交通的大量建设并投入运行，地下空间内的通风就需要依靠风机来进行，由于风机大部分是建设在地下的密闭空间内条件的限制，需要保证地下空间的通风换气而长期运行，所以地铁风机承担了内部空间与外部空间几乎所有通风的工作，在整个地铁环控系统扮演的角色最为关键。本文对轴流风机的国内外研究现状进行了详细的阐述，并分析了常见故障的故障机理和振动特性，然后对轴流风机中包含的故障振动信号，有试验模拟进行了时域分析和频域分析从而上升到FFT(傅里叶变换)及Hilbert（包络分析）理

5、论分析。时域和频域在FFT中都具有表示故障信号局部特征的能力，在非平稳振动信号的分析下，高频部分具有相对比较高的时间分辨率和比较低的频率分辨率，在低频部分有较高的频率分辨率。从而可以得出，傅里叶变换对于非平稳的振动信号具有很大的优势。再利用傅里叶变换对采集到的故障信号进行特征值的提取，把提取到的特征值作为训练人工神经网络的故障样本值。并进一步介绍了神经网络的基本特征理论功能，对常见的几种神经网络的诊断性能进行了对比。最后确定了用BP神经网络模型作为故障诊断系统的基础。根据本文所做研究，为解决风机中在故障前期的故障征兆。设计出一套利用MATLAB及VisualC#技术为开发平台，

6、基于神经网络模型为基础的故障诊断系统。关键词：风机；特征值提取；故障诊断；神经网络IIABSTRACTAbstractWithMetroRailTransitinChinaalargenumberofconstructionandputintooperation,theventilationinundergroundspaceneedrelyonwindmachine,duetofanmostconstructioninundergroundconfinedspaceconditions,andtheneedtoensurethatventilationofundergroun

7、dspaceandlong-termoperation,Metrofantobeartheinternalspaceandexternalspacealmostallventilation,inthesubwayenvironmentalcontrolsystemplaysthemostcrucialrole.Theaxialflowfanfordomesticandforeignresearchstatusweredescribedindetail,andtheanalysisofthef