信息融合理论及其在水位传感器故障诊断中的应用研究

摘要

水位传感器是锅炉系统中一个非常重要的部件,但对其可靠性的检测存在很多不足.多传感器信息融合是一门新兴的学科,具有广阔的应用前景.本文将基于RBF网络的信息融合技术应用于水位传感器的故障诊断,通过构建高精度RBF网络逼近器,提出了一种新的故障诊断结构和诊断方法.首先用影响汽包水位的各种相关参量的实测数据对RBF网络进行训练,然后用达到训练目标的RBF网络对水位值进行高精度逼近;通过高精度RBF网络逼近器输出和水位传感器实际输出之差与设定的阈值比较检测传感器故障;若水位传感器出了故障,则诊断系统通过故障转换开关及时对水位控制系统进行重构以消除故障的影响.仿真试验表明该方法能对水位传感器进行有效的状态监测和故障诊断,具有良好的实际应用前景.

目录

文摘

英文文摘

声明及关于学位论文使用授权的说明

第一章引言

1.1本课题的重要意义

1.2传感器故障诊断的现状及存在的问题和发展方向

1.3多传感器信息融合技术概况及国内外研究应用现状

1.3.1多传感器信息融合技术概况

1.3.2国内外研究应用现状

1.4信息融合技术在传感器故障诊断中起到的重要作用

1.5本文所做的工作

1.6本章小结

第二章多传感器信息融合基础理论

2.1多传感器信息融合的基本原理和优点

2.2多传感器信息融合的理论算法

2.2.1估计理论

2.2.2统计理论

2.2.3信息论

2.2.4人工智能理论

2.3多传感器信息融合的结构框架

2.4多传感器信息融合技术中存在的主要问题和发展趋势

2.5本章小结

第三章人工神经网络融合方法

3.1人工神经网络发展概况

3.2人工神经网络工作原理

3.3基于神经网络融合方法的优点

3.4 RBF网络

3.4.1 RBF网络结构

3.4.2 RBF网络数学模型

3.4.3 RBF网络函数逼近能力研究

3.4.4 RBF网络的应用领域和存在问题

3.5本章小结

第四章基于RBF网络信息融合的水位传感器故障诊断系统研究

4.1影响汽包水位值的各种因素分析

4.2水位控制系统诊断结构设计

4.3水位传感器的故障类型

4.4故障诊断策略的选取

4.5故障诊断系统仿真研究

4.5.1用MATLAB实现RBF网络的仿真

4.5.2高精度RBF网络逼近器的建立

4.5.3 RBF网络逼近器性能测试

4.5.4故障仿真验证

4.6本章小结

第五章结论

参考文献

致谢

附录

在学期间发表的学术论文和参加科研情况