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基于多源信息融合与Rough集理论的液压机故障诊断方法研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on the Fault Diagnosis Technology for the Hydraulic Press Based on Multi-source Information Fusion and Rough Set Theory
【作者】 饶泓;
【导师】 扶名福; 黄菊花;
【学位授予单位】 南昌大学;
【学科专业名称】 材料加工与工程
【学位年度】 2009
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 南昌大学
【网络出版投稿时间】 2009-12-21
【基金】 江西省科技攻关;
【关键词】 液压机; 故障诊断; 液压泵; 液压控制系统; RARD-BP神经网络; 粒子群优化算法; H-BP神经网络; 多源信息融合; D-S证据理论; 粗糙集理论; 故障规则提取; B/S结构; 在线监测;
【英文关键词】 Hydraulic press; Fault diagnosis; Hydraulic pumps; Hydraulic control system; PARD-BP(Pruning Algorithm based Random Degree) neural network; PSO(Particle Swarm Optimization); Hopfield-BP neural network; Multi-source information fusion; D-S evidence theory; Rough Set theory; fault rule extraction; Browser/Server structure; On-line monitoring;
【中文摘要】 液压机在现代生产中扮演极为重要的角色,液压机故障轻则引起生产线停产,重则造成安全事故,因此需对液压机工作状态作出准确判断。但是液压机系统构成复杂,采集信息具有多样性、随机性、复杂性和关联的层次性,日常运行时,需要监测的量有10多种,很多特征量之间是有相关性的,加上采集信息手段受各种因素影响,从而造成了信号的随机性和不确定性,对液压机的故障诊断造成了极大的困难,因此本文研究先进的液压机故障诊断方法,以获取液压机的准确工作状态。 本论文将液压机的故障诊断分成两部分进行,一部分是液压动力子系统,另一部分是液压控制子系统。重点讨论了液压动力系统关键部件液压泵和液压控制子系统的故障诊断。 由于液压泵工作环境恶劣,泵出口监测信号通常杂乱无章,容易被噪声信号淹没,单一传感器提取的时、频特征信息常呈现出较强的模糊性,采用常规信号处理方法难以有效提取故障特征。因此,需充分利用多传感器的信息源,以获得对设备状态的可靠估计。本文在液压泵的故障诊断中综合利用了泵壳三个方向的振动信号,并辅以液压泵外泄口温度信号,在两个层次分别对振动信号进行空间融合诊断、对振动网络诊断结果和温度诊断结果进行融合,获得对液...
【英文摘要】 Hydraulic press plays a very important role in modern manufacture, the failures of hydraulic press often lead to the stop of the production line, even the occurrence of the accident. So it is necessary to determine the work status of hydraulic press correctly. However, the hydraulic press is a complex system, with diversity, randomness, complexity, and the relevancy of information gathering. More than 10 kinds of signal need to be monitored, together with the means of acquisition information are easi...
【更新日期】 2009-12-29

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