發(fā)布時間：2018-07-20 18:58

【摘要】：隨著生產(chǎn)自動化程度的提高，為了保證機械設(shè)備高效安全的運行,故障診斷系統(tǒng)已成為機械設(shè)備中不可缺少的一部分。結(jié)合當前故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測的發(fā)展趨勢和要求，本學位論文從機械故障聚類分析和可視化表達角度出發(fā)，結(jié)合自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新研究成果，改進了自組織映射(Self-Organizing Map. SOM)網(wǎng)絡(luò)的學習算法，縮短了樣本學習時間；研究了基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高維數(shù)據(jù)可視化方法，并將改進后的SOM網(wǎng)絡(luò)運用于機械設(shè)備的故障診斷中。本課題的研究旨在提高SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織學習的效率，尋求高維數(shù)據(jù)可視化方法，為機械設(shè)備故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測等提供新方法、新工具；并進一步豐富和發(fā)展機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷智能化的基礎(chǔ)理論和方法。 本文提出了一種基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷算法改進及可視化研究方案，其主要研究工作如下： （1）探討了SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷方面的國內(nèi)外應用及研究現(xiàn)狀，研究了SOM網(wǎng)絡(luò)的算法原理及其在故障診斷領(lǐng)域的應用。 （2）闡述了自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并針對Kohonen競爭學習機制中有些結(jié)點始終不能獲勝的問題，對匹配神經(jīng)元策略進行了改進；同時，由于網(wǎng)絡(luò)訓練由任意初始條件開始，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)完全由經(jīng)驗決定，針對這一缺陷，本文還提出了一種動態(tài)神經(jīng)元數(shù)目改進方案。 （3）針對網(wǎng)絡(luò)學習得到的知識隱藏于連接權(quán)值中，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化理論進行研究，對自組織網(wǎng)絡(luò)診斷系統(tǒng)進行可視化，并對U-矩陣可視化算法進行了改進，為動態(tài)監(jiān)測被檢測對象的運行狀態(tài)提供了新的方法。 （4）以滾動軸承為研究對象，MATLAB7.0為開發(fā)工具，對該方案進行了驗證。結(jié)果表明：該方案生成一種更靈活的拓撲結(jié)構(gòu)以便能更好的匹配復雜數(shù)據(jù)分析問題；同時縮短了SOM計算時間。 最后，對全文作了總結(jié)回顧，歸納本文提出的方案能夠解決的問題，指出了SOM在機械故障診斷方面值得關(guān)注及研究的方向。
[Abstract]:With the improvement of production automation, in order to ensure the efficient and safe operation of mechanical equipment, fault diagnosis system has become an indispensable part of mechanical equipment. According to the development trend and requirements of fault diagnosis and condition monitoring, this dissertation improves the self-organizing map from the point of view of clustering analysis and visual representation of mechanical faults and the latest research results of self-organizing mapping neural networks. The learning algorithm of SOM) network shortens the sample learning time, studies the high dimensional data visualization method based on self-organizing neural network, and applies the improved SOM network to fault diagnosis of mechanical equipment. The purpose of this research is to improve the efficiency of SOM neural network self-organization learning, to seek high-dimensional data visualization methods, and to provide new methods and tools for mechanical equipment fault diagnosis and condition monitoring. And further enrich and develop the basic theory and method of condition monitoring and fault diagnosis of mechanical equipment. In this paper, an improved and visualized algorithm for fault diagnosis based on self-organizing neural network is proposed. The main research work is as follows: (1) the application and research status of SOM neural network in fault diagnosis at home and abroad are discussed. In this paper, the algorithm principle of SOM network and its application in fault diagnosis are studied. (2) Self-organizing neural network algorithm is expounded, and the problem that some nodes in Kohonen competitive learning mechanism can not win is discussed. At the same time, the network training begins with arbitrary initial conditions, and the network structure is completely determined by experience. This paper also proposes a dynamic neuron number improvement scheme. (3) aiming at the knowledge of network learning hidden in the connection weight, the visualization theory of neural network is studied, and the self-organizing network diagnosis system is visualized. The U- matrix visualization algorithm is improved to provide a new method for dynamic monitoring of the running state of the detected object. (4) taking rolling bearing as the research object, MATLAB 7.0 as the development tool, the scheme is verified. The results show that the proposed scheme generates a more flexible topology to better match the complex data analysis problem and shortens the SOM computing time. Finally, the paper summarizes and reviews the full text, sums up the problems that can be solved by the scheme proposed in this paper, and points out that SOM is worthy of attention and research direction in the field of mechanical fault diagnosis.
【學位授予單位】：湖北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3

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本文編號：2134455