基于神經網(wǎng)絡的大型回轉支承智能故障診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、該論文結合現(xiàn)代故障診斷理論、自適應信號處理方法、模式識別理論和人工智能理論,建立基于神經網(wǎng)絡的自適應處理方法,將回轉支承實院振動信號從強北景噪聲中提取出業(yè),為科學診斷提供'去偽存真'的事實基礎;建立基于神經網(wǎng)絡的回轉支承整體運行狀態(tài)評價網(wǎng)絡,在充分學習專家診斷經驗的基礎上,完成回轉支承整體狀態(tài)評價網(wǎng)絡,在充分學習專家診斷經驗的基礎上,完成回轉支承整體狀態(tài)自動評價;基于神經網(wǎng)絡的模式識別方法,實現(xiàn)回轉支承典型故障診斷;兩級神經網(wǎng)絡處理方法

2、,實現(xiàn)模式識別過程中的全網(wǎng)絡學習,可任意逼近特征癥狀空間的故障空間之間的非線性映射函數(shù);基于神經網(wǎng)絡的處理方法具有很強的自適應用能力,在回轉支承模型不能精確建立的情況下,能自動學習環(huán)境參數(shù),建立合理的動態(tài)預測模型.該論文所研究的'基于神經網(wǎng)絡的大型回轉支承智能故障診斷系統(tǒng)'運用現(xiàn)代故障診斷理論,結合人工智能、現(xiàn)代信號處理技術,能很好學習專家診斷經驗,可使各相關部門從不同側面掌握回轉支承的運行狀態(tài)、故障發(fā)生程度以及故障發(fā)展趨勢,為科研人員