原创《旋转机械故障诊断方法分析》：本论文主要论述了机械故障诊断论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
摘 要：旋转机械故障诊断技术己在国内外得到了非常高的重视,虽然各种诊断方法都得到广泛的发展并且成果丰硕,文章对其进行总结性分析.
关键词：旋转机械；故障诊断；方法
DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.10.026
随着诊断技术研究的深入,可以实现故障诊断的方法越来越多,既有对前人研究成果的完善,也有一些原创性的研究成果相继被提出,根据各类方法在实现方式上的不同,可以大致将其分为三类,第一种是通过建立合适的模型进行故障诊断,这种方法在实际的生产应用中,往往由于设备结构复杂,无法构建精准的模型,即便可以获得合适的参数模型,其耗资也会相当大,所以实际应用可行性不大.第二种方法是结合人工智能技术的专家系统,在实际应用中这种方法得到了一定的肯定,但仍然存在知识获取不全面、针对性太强、智能水平低等问题,使得故障诊断结果可靠性不强.而模式识别是故障诊断中应用最为广泛的方法,且目前很多学者都认为基于模式识别的故障诊断有很大的进步空间.
1 旋转机械故障特点
旋转机械故障的故障特点与其他类型的机械故障存在一定的区别,且是机械设备中最为常用的一类,所以有必要对其进行单独的深入研究.旋转机械故障是指有转子系统的机械设备在运行过程中出现异常的工作状态,比如不正常的噪声、异常大的振动、温度急剧升高,或者其他指标不正常.旋转机械的结构复杂,故障发生具有一定的阶段性,并且部分故障的发生有一个渐进的过程,在进行故障诊断时,必须综合考虑多项因素,使得进行准确故障诊断的难度较大.
2 旋转机械故障检测方法
2.1 模式识别
经过多年的发展,模式识别己是故障检测的重要理论基础之一.近十几年来,模式识别技术在机械设备故障诊断领域的应用己经非常普遍,每年都有相关的改进方法被发布.在机器人模仿人类思考能力的研究领域上,模式识别方法一直占据着十分重要地位,在机械故障诊断方法中模式识别也始终是一个先进且富有挑战的探索方向.
随着计算机技术的迅速发展,各国在旋转机械故障诊断方面都取得了很大的进步,摆脱了传统依靠技术工人经验判断的主观臆断和不准确性,特别是这几年,计算机技术的发展使得各种更加完善的算法运行更为迅速,进而推进了旋转机械故障诊断的发展.
美国是最先研究机械故障诊断技术的国家之一,其诊断技术在很多方面都属于世界先进水平,目前美国从事故障诊断研究的机构主要有电子能源研究机构、西屋电气、Bently和CSI等公司.其中西屋电气是最早应用计算机网络的,该公司自己开发的汽轮机故障诊断软件可以对远程对多台机组进行诊断.而Bently公司在转子的动力系统和故障的诊断机理方面比较领先.
我国在机械故障诊断方面的研究起步相对较晚,技术也较为落后.刚开始主要以学习研究国外相关理论为主.直到80年代初期才逐渐有了自己研发的技术,在这个阶段,大型设备的出现和各项相关技术的发展也刺激了国人对旋转机械故障诊断技术的重视,也推动了该技术的自主研发.随着国家和企业对这项技术领域的投入逐渐增大,许多学者开始涉足这个领域,并对其进行大量的探索和实验,加上与国际交流合作,我国也开发出了一些在线监测与故障诊断的软件,这也很大程度上减小了与国际上相关先进技术的差距,但事实上,我国研究水平总体还是比较落后,故障诊断技术的可靠性还需要不断提升.
2.2 人工神经网络理论
1940年左右,有关应用人工神经网络的理论开始出现,经过多年的发展,它己经被引入到许多领域,比如,智能机器的控制、神经网络计算机的研发、算法的优化、应用计算机进行图像处理、模式识别、连续续语音的识别、数据的压缩、信息处理等领域,在实践应用中取得了很好的效果,作为一项新的模式识别技术和信息处理办法,人工神经网络的应用前景十分可观.
目前,使用人工神经网络进行故障诊断的方法有很多,最常用方法是：多层感知器神经网络、BP神经网络、自组织Kohonen神经网络、和径向基函数RBF（Radial Bases Function）神经网络,也有学者将人工神经网络与各种其他方法相结合的实例.在使用人工神经网络进行故障处理时,首先检查采集到的故障信息数据,剔除多余或者不合理的异常数据,再对有效数据进行归一化处理,预处理工作完成后即可将数据输入到神经网络中进行训练学习和故障识别过程.
2002年,王守觉院士分析传统模式识别方法的缺点,认为传统的BP神经网络和RBF神经网络都是假设特征空间中包括了所有的模式类别,要实现模式识别只需要找到最佳的特征空间划分方法,但事实上,任何一个特征空间中不可能包含所有的模式类别,特征空间中必然存在模式空白区域,就像人类对某些事物表现为不认识一样.认识到这一点后,王守觉院士提出了“仿生模式识别”这一概念,与传统的基于特征空间最佳划分的方法相比,仿生模式识别最为突出的特点就是,能构造封闭的、复杂的几何形体对各类样本进行覆盖,从而达到模式识别的目的.
2.3 仿生模式识别
自从仿生模式识别这一概念被提出以来,许多学者对其进行了深入研究,并将其应用到了人脸识别、车牌识别、语音识别、字体识别等领域.并取得了優良的识别效果,例如：陆飞在其硕士论文中重点对仿生模式识别中的几何模型进行了深入分析,并用超香肠神经网络作为仿生模式识别的实现方法应用到了人脸识别中,取得了良好的实验结果；刘焕云等人将仿生模式识别应用到目标识别和跟踪方面,编写了自适应目标算法,与传统方法相比,跟踪识别效果有显著的提升；王守觉院士自己也对仿生模式识别算法进行了一系列的优化,先后提出了超香肠神经网络和多权值神经网络识别实现方法,并在文献中将基于仿生模式识别的多权值神经网络应用到连续语音识别中,与目前认可度最高的基于隐马尔可夫模型（HMM）的识别方法进行比较,表现出了显著的优势.
目前有许多的编程软件都加入了神经网络的功能,其中MATLAB软件最为方便实用,并且易于操作.它除了拥有对各种图形和数据进行处理的强大功能,其开发公司一一美国的MathWorks公司一一还专门在软件中开发加入了神经网络工具箱,全面包含了人工神经网络中常用的激励函数,例如线性函数（purline函数）,感知器函数（（sigmoid函数）以及径向基函数（radbas函数）,除了这些常用传递函数,还可以自定义相关的函数.各层网络之间的映射也有严格的设定,映射函数可自行设定.鉴于以上优点,本文采用MATLAB软件编写仿生模式识别的实现程序,以及机械故障信号的特征提取和网络测试.
参考文献：
[1]屈梁生.机械故障诊断理论与方法[M].西安：西安交通大学出版社,2009.
[2]彭秀琴.旋转机械故障诊断技术研究[D].西安：电子科技大学,2011.
机械故障诊断论文参考资料：
结论：旋转机械故障诊断方法分析为关于对写作机械故障诊断论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文机械故障诊断论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
