基于神经网络的传感器故障诊断仿真与实验研究

摘要

该文中合作神经网络技术进行传感器的故障诊断研究.神经网络具有学习线性和非线性动态关系的能力,系统的建模过程由神经网络的学习来代替.对于有N个传感器需要进行故障诊断的场合,故障诊断系统由一个主网(mainetwork)和N个子网(decentralizednetwork)构成.该文中提出了传感器故障诊断系统的神经网络在线刷新时采用双报警阈值的方法,即设定两个不同的报警阈值,在系统采集第一组数据用于神经网络进行故障诊断时使用较大的报警阈值,以后采用较小的报警阈值.该文对标准BP(Back-PropagationAlgorithm,简称BP算法)和扩展的BP算法(ExterdedBack-PropagationAlgorithm,简称EBPA算法)进行了较为详细的比较研究,通过XOR问题,曲线拟合问题和在热电偶故障诊断实验中采用两种算法的比较研究.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1传感器故障诊断的意义

1.2传感器故障诊断的研究概况

1.2.1关于传感器故障诊断的几点说明

1.2.2传感器故障诊断研究的发展和主要方法

1.2.3应用神经网络进行传感器故障诊断的几种方法

1.3本文主要工作

第二章BP神经网络及其训练

2.1人工神经网络概述

2.1.1人工神经网络的发展简介

2.1.2神经网络的基本概念和特点

2.2 BP神经网络和标准的BP算法

2.2.1单层BP网络的Delta训练算法

2.2.2单隐层BP网络的训练算法

2.2.3标准BP训练算法的几点说明

第三章扩展的BP算法

3.1扩展的BP算法[23](Extended Back-Propagation Learning Algorithm)

3.2扩展的BP算法和标准BP算法的比较

第四章应用BP神经网络进行传感器故障诊断的系统介绍

4.1应用神经网络进行传感器的故障诊断

4.2 BP神经网络传感器故障诊断系统的工作原理

4.2.1传感器故障诊断系统组成

4.2.2传感器故障的检测，分离和补偿的过程

4.3关于神经网络传感器故障诊断系统的说明

4.3.1系统故障和传感器故障的判断

4.3.2多传感器故障时的处理

4.3.3训练样本的选择

4.3.4重新初始化问题

4.3.5双报警阈值

第五章传感器故障诊断的仿真研究

5.1仿真研究的对象

5.1.1发电用凝汽式蒸汽轮机的动态数学模型

5.1.2仿真系统的构成

5.1.3仿真工具和系统实现

5.2仿真和结果分析

第六章热电偶故障诊断的实验研究

6.1实验装置介绍

6.2热电偶故障诊断程序介绍

6.2.1程序界面和功能

6.2.2程序的几点说明

6.3实验内容

6.4实验结果和分析

6.4.1实验一结果和分析

6.4.2实验二结果和分析

6.4.3实验三结果和分析

6.4.4实验四结果和分析

6.4.5实验五结果和分析

6.4.6实验六结果和分析

6.6实验结论

结束语

参考文献

致谢

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