【摘 要】
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旋转机械在工程中应用广泛,对其进行及时有效的故障诊断对防止意外发生,降低财产损失具有十分重要的意义。早期的机械故障诊断方法采用人工诊断,是较为原始但又非常基本的诊断形式。目前在实际工程中仍然采用。随着人工智能、电子技术与计算机技术的发展,为机械振动故障诊断向自动化、智能化的发展提供了先决条件。本文围绕小波包对机械振动信号的特征向量提取方法及BP神经网络的搭建展开研究,利用LabVIEW编程语言独有
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号:51575093）； 辽宁省自然科学基金项目（编号:2015020153）； 中央高校基本科研业务费专项资金（编号:N160313001）；
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旋转机械在工程中应用广泛,对其进行及时有效的故障诊断对防止意外发生,降低财产损失具有十分重要的意义。早期的机械故障诊断方法采用人工诊断,是较为原始但又非常基本的诊断形式。目前在实际工程中仍然采用。随着人工智能、电子技术与计算机技术的发展,为机械振动故障诊断向自动化、智能化的发展提供了先决条件。本文围绕小波包对机械振动信号的特征向量提取方法及BP神经网络的搭建展开研究,利用LabVIEW编程语言独有的图形化编程特性与强大的测试能力,开发一套故障诊断系统。本文的主要研究内容包括:（1）通过分析小波包函数的特点,确定利用小波包函数对信号进行分解、重构所采用的小波函数;研究在LabVIEW中对信号进行小波包分解与重构方案,并通过仿真信号验证了小波包分解、重构方案的正确性及各频带的排列顺序;从能量角度利用小波包提取原始信号特征向量并进行归一化处理。（2）研究利用LabVIEW建立BP神经网络,确立了输入层、隐含层及输出层的建立方法及神经元所需的数量;通过权值矩阵的赋值算法及动量项的引入对神经网络的性能进行优化,并对已进行特征提取数据进行训练。（3）研究故障诊断系统开发的总体框架及开发流程,利用LabVIEW进行软件的开发,系统主要包括数据采集与存储、小波包分析及神经网络三个模块。其中小波包分析模块包括小波包提取特征向量子模块及利用提取的特征向量建立可随时更新、扩展的故障库子模块。神经网络模块包含神经网络训练子模块及故障识别子模块。（4）搭建可模拟故障产生的多跨转子实验台,并实现转速的可调节控制。通过多跨转子实验台模拟正常工况及轴承松动、转子不对中、碰摩三类故障的产生。依次通过传感器、前置器、NI数据采集平台将信号进行科学调理后上传至上位机,通过本故障诊断系统在上位机对信号进行分析、处理与故障诊断,验证了本系统的准确性与有效性。
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