基于小波神经网络的矿井部分通风机故障检测与诊断研究

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基于小波神经网络的矿井部分通风机故障检测与诊断研究

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毕业论文范文题目：基于小波神经网络的矿井部分通风机故障检测与诊断研究，论文范文关键词：基于小波神经网络的矿井部分通风机故障检测与诊断研究
基于小波神经网络的矿井部分通风机故障检测与诊断研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：矿井部分通风机是煤矿掘进工作面至关重要的供风设备,其故障是导致瓦斯爆炸的重要起因之一。因此,对矿井部分通风机履行故障检测与诊断存在重粗心义。为确保风机畸形牢固工作,论文采取虚构仪器技巧、小波包分析、BP神经网络等多元技巧相融合的方法,研究开发了以振动检测为基本的矿井部分通风机故障检测与诊断体系,以实现对矿井部分通风机常见机械故障的有效诊断。重要实现研究内容如下:(1)通过对矿井部分通风机常见机械故障及机理、振动频域特点跟诊断方法（本文此处忽略..）的深刻分析,断定了利用虚构仪器技巧对风机振动信号采集管理、小波包能量法提取特点向量、BP神经网络进行模式辨认的总体研究打算,该研究打算可能进步体系检测诊断的主动化程度跟诊断正确率、降落了硬件费用、缩短了软件开发周期。(2)采取小波分析跟神经网络相结合的方法对矿井部分通风机故障诊断模型进行树破。振动信号小波包分解抉择了db9基小波,并定义了五层小波包分解树。以小波包分解成果作为BP神经网络输入向量、常见风机故障类型为输出向量,并通过（文章此处忽略..）实验数据跟样本练习断定神经网络模型,成果表明该模型存在适度的网络范围跟较短的打算时光,辨认成果存在较高的可托度。(3)对硬件体系进行了设计,根据振动信号的采集须要,抉择了LC0151T压电加速度传感器、USB6221数据采集卡等硬件设备,断定了基于振动检测的4个测点分布跟传感器安排。(4)对软件体系的功能模型、开发模型、构造模型及流程等进行了分析跟设计,断定螺旋模型为软件开发模型,抉择LabVIEW跟MATLAB为软件开发平台,设计了三层递进式软件构造（本文此处忽略..）。实现了风机离线诊断、在线诊断、数据采集管理、故障库保护、网页报表生成跟数据备份等功能。软件开发过程中利用优化算法,使子程序重用性好、履行效力高。人机交互界面大量采取事件触发机制,使体系能及时响利用户指令而且节俭打算机资源。(5)对矿井部分通风机故障检测与诊断体系进行了功能验证跟机能评估。以矿井部分通风机的喘振跟基本松动两种故障为例进行实例分析,实验表明教训分析与体系诊断成果完全一致;从体系参数跟实验统计的角度对体系响应时光跟坚（文章此处忽略..）固性进行了评估,成果表明体系存在公道的响应时光跟良好的坚固性。本论文将虚构仪器、小波包分析跟神经网络等技巧综合利用到矿井部分通风机的故障检测跟诊断上,研发了集信号存储管理、故障分析诊断、故障库保护、报表生成等功能于一体的矿井部分通风机故障检测与诊断原型体系,可能进步矿井部分风机故障检测跟诊断集成化、主动化跟智能化程度及效力,对减少掘进工作面瓦斯爆炸事变产生存在踊跃意思。

以上为本篇毕业论文范文基于小波神经网络的矿井部分通风机故障检测与诊断研究的介绍部分。

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