基于小波包-人工神经网络在矿井通风机故障诊断中的应用-论文.pdf

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1、第34卷第O5期煤矿机械Vo1．34No．O52013年o5月CoalMineMachineryMav．2013基于小波包一人工神经网络在矿井通风机故障诊断中的应用苗君明．于金苓。(1．辽宁装备制造职业技术学院，沈阳110161；2．沈阳飞机设计研究所，沈阳110035)摘要：通过对已采集的矿井通风机振动信号的处理，提出应用小波包一人工神经网络对其进行故障诊断与监测。以G4—73—11No25D离心式通风机为研究对象，利用小波包提取振动信号的能量特征作为特征向量，并利用L—M算法对BP网络进行改进，建立了神经网络模型。

2、经实际验证，该方法能够准确、快速地对通风机的故障进行诊断和监测。关键词：矿井通风机：小波包；L—M算法；故障诊断中图分类号：TD441文献标志码：B文章编号：1003—0794(2013)05—0292—03ApplicationofWaveletPackets-artificalNeuralNetworkinFaultDiagnosisforMineVentilatorMIAOJun-ming．YUJin-ling(1．LiaoningVocationalCollegeofEquipmentManufacture，S

3、henyang110161，China；2．ShenyangAircraftDesignandResearchInstitute，Shenyang110035，China)Abstract：Accordingtoprocessthecollectionofthemineventilatorvibrationsigna1．Theideathatwaveletpackets-artificalneuralnetworkcanbeusedtodiagnoseandpredictthedefaultofmineventilat

4、orisoffered．ForG4—73—1IN025Dventilator．theenergyfeatureofextractionofvibrationsignalusingwaveletpacketisafeaturevector，andBPnetworkisimprovedbyL—Malgorithm，theANNisestablished．Examinedbypractice，themethodcanaccuratelyandquicklydiagnoseandpredicttotheventilatorfa

5、ult．Keywords：mineventilator；waveletpackets；L—Malgorithm；faultdiagnosis0前言(1)信号的前向传播过程通风机是煤矿中最重要的设备及时地发现和隐含层第个节点的输入M处理通风机的故障是改善职工的劳动环境、确保安全生产的重要环节目前煤矿对通风机的故障诊断neti=o~xj+O,(1)大多数采用频谱分析的方法．利用傅里叶变换等方隐含层第个节点的输出法对故障信号进行故障提取，从而进行故障诊断。这种诊断方法对技术人员的经验要求较高．往往会yi=cb(+)(2)有漏

6、判的现象本文研究小波包技术和人工神经网输出层第k个节点的输入络的自动故障诊断技术．提出了利用小波包良好的qM时频局部化能力来提取故障特征信息．并利用阻尼ef∑09(∑(￡’+)+(3)最小二乘法(L—M算法)对BP人工神经网络进行改进．为通风机的故障诊断提供一个更好的途径。输出层第k个节点的输出qM1人工神经网络原理1．1BP网络与BP网络学习算法。=[∑(∑西+)+](4)BP网络是一种多层前馈网。包括输入层、隐含(2)误差的反向传播过程层和输出层基本BP算法主要包括信号的前向传若网络输出与实际输出存在误差．则将误差

7、信播和误差的反向传播(见图1)。号反向传播。并不断地修正权值，直至误差达到要求为止lBP神经网络对P个训练样本的总误差函数为输入变E=1∑∑(T~-ok)(5)量厶D=1=1根据误差梯度下降法依次修正输出层权值的修H输入层隐古层输出层正量△输出层阈值的修正量△、隐含层权值的图1BP网络结构修正量△和隐含层阈值的修正量△。(b戛()辫．隐层含的层阈的值激励(超函)数n，隐含层到输入层之间的权值以亲输出△n：叼竹∑P>．∑L>．(f—o)(net)y(6)输出层的激励函数o．输出层的输出。i．一292—Vo1．34No．0

8、5基于小波包一人工神经网络在矿井通风机故障诊断中的应用——苗君明，等第34卷第05期值。利用小波包分解技术对通风机常见故障进行了Aak=~／∑p=1∑=l(一o)()(7)n级小波包分解。形成了2n个正交的频带，各频带的P工能量△c￡，∑∑()(netk)tok,dp(net)巧(8)p=1=1∑z(12)P=1AOi：叼∑∑(一