【摘 要】
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该文根据压缩机故障的特点,给出了一种采用人工神经网络技术进行故障诊断的方法.解决了目前压缩机由于结构复杂、激励源多而造成的诊断困难的问题.该文结合哈尔滨工业大学与
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该文根据压缩机故障的特点,给出了一种采用人工神经网络技术进行故障诊断的方法.解决了目前压缩机由于结构复杂、激励源多而造成的诊断困难的问题.该文结合哈尔滨工业大学与大庆油田有限公司天然气分公司合作开发的2D12型往复压缩机状态监测与故障诊断系统,阐明了神经网络在示功图识别上的应用,并结合专家系统知识,完成了知识库的设计和管理系统功能的实现.该文的主要研究内容包括以下几个方面:首先综合分析了国内外故障诊断技术的发展现状,以及神经网络与专家系统的最新发展,分析了智能故障诊断技术的发展概况.为了更准确地诊断故障,分析了往复压缩机典型故障的机理,采用新的方法对往复式压缩机的示功图作了归一化处理.并且利用改进的BP算法,阐明了BP网络的设计、训练和调试过程,对初始权值、各神经元阈值、网络层数、各层神经节点数目、学习速率、系统目标误差进行了设定,建立BP网络.然后在训练好的网络下对示功图进行识别.最后将神经网络及专家系统理论方法结合起来,分析了专家系统的知识表示方法,结合该课题给出了知识库建立的详细步骤,完成了专家系统知识库的设计和管理系统的实现.
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