简述神经网络旋转机械振动监测软件开发与故障诊断策略

论文导读：
摘要：旋转机械在工业生产中占有举足轻重的地位,其正常运转直接联系到企业利益以及人民的生命财产安全。随着工业进展以及实际生产需要的提升,传统的定期维修已经达不到要求,必须对大型的旋转机械进行在线监测,提前发现可能产生的故障以及采取必要的措施避开这些故障的发生。本论文利用VC++6.0以及SQLSever2000开发了旋转机械振动监测与故障诊断专家系统。系统利用VC++MFC中多文档视图框架,具有多图显示、窗口方式等特点,实现了针对转子实验台的在线监测与故障诊断。系统分为设置、数据采集、图谱显示、智能诊断四个模块。利用SQLSever2000建立了数据库,方便数据的存储和调用。图谱显示实现了棒图、波形频谱图、二维全息谱、三维全息谱、轴心轨迹图、转速时程图、Bode图、Nyquist图等监测图谱的显示。智能诊断模块的知识库基于汽轮机的故障知识,采取经遗传算法优化的BP神经网络进行故障诊断,提升了诊断的精确性,能对常见的汽轮机故障进行诊断。最后,在实验室的转子实验台上现场采集数据,对所开发系统的各个模块进行了功能验证,结果符合要求。关键词：状态监测论文故障诊断论文神经网络论文遗传算法论文
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Abstract6-10
第1章 绪论10-19

1.1 课题背景10-11

1.2 状态监测与故障诊断技术的探讨近况11-13

1.3 状态监测与故障诊断技术的进展走势13-14

1.4 人工神经网络14-16

1.4.1 人工神经网络概述14

1.4.2 人工神经元模型14-16

1.4.3 神经网络的学习规则16

1.5 遗传算法介绍16

1.6 程序设计开发工具介绍16-17

1.7 本论文探讨内容17-19

第2章 旋转机械常见的故障机理及其特点19-26

2.1 引言19

2.2 转子的动力学特性19

2.3 转子系统常见故障类型、机理及故障特点19-25

2.3.1 转子不平衡19-21

2.3.2 转子弯曲21-22

2.3.3 转子不对中22

2.3.4 松动22-23

2.3.5 碰摩23-24

2.3.6 油膜涡动与油膜振荡24-25

2.4 本章小节25-26

第3章 振动监测系统监测部分软件的设计26-38

3.1 引言26

3.2 软件开发工具及设计策略26-28

3.

2.1 基于MFC的VC++编程策略26-27

3.

2.2 MFC的文档视图结构27

3.

2.3 SQL数据库与VC++连接的ADO技术27-28

3.3 监测软件程序结构28-29

3.4 软件界面及功能说明29-37

3.4.1 系统主框架及菜单29-31

3.4.2 系统设置模块31

3.4.3 数据采集模块31-32

3.4.4 图谱模块32-36

3.4.5 数据库设计36-37

3.5 本章小节37-38

第4章 智能诊断模块设计38-50

4.1 引言38

4.2 知识库与推理机38-39

4.

2.1 知识库38-39

4.

2.2 推理机39

4.3 BP网络与BP算法39-41

4.4 遗传算法41-44

4.1 遗传算法的原理41-42

4.2 遗传算法的实现42-44

4.5 利用遗传算法优化BP算法44-48

4.5.1 在神经网络中运用遗传算法的优点44

4.5.2 针对神经网络权值学习的遗传算法44

4.5.3 运用遗传算法优化神经网络权重的编程算例44-47

4.5.4 改善算法的样本验证47-48

4.6 故障诊断模块设计48-49

4.7 本章小节49-50

第5章 振动监测与故障诊断软件的实验测试50-58

5.1 引言50

5.2 数据采集模块的测试50

5.3 图谱模块的实验测试50-57

5.

3.1 棒图功能测试51

5.

3.2 波形频谱图功能测试51-52

5.

3.3 维全息图谱功能测试52

5.

3.4 三维全息谱图功能测试52-53

5.

3.5 轴心轨迹图功能测试53-54

5.

3.6 转速时程图功能测试54

5.

3.7 Bode图功能测试54-55

5.

3.8 Nyquist图功能测试55

5.

3.9 智能诊断模块功能测试55-57

5.4 本章小节57-58
第6章 总结与展望58-60

6.1 全文总结58

6.2 展望58-60

参考文献60-64
致谢64-65
攻读硕士期间取得的成果情况65