| 【中文题名】 | 证据理论在机械设备故障诊断中的应用研究 |
| 【英文题名】 | Application of Dempster-Shafer Evidence Theory in Fault Diagnosis of Machine Equipment |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-7-5 |
| 【中关键词】 | 信息融合,故障诊断,D-S证据理论,滚动轴承,辅助维修, |
| 【英关键词】 | Information fusion,Fault diagnosis,Dempster-Shafer evidence theory,Rolling element bearing,CAM（computer-aided maintenance）, |
| 【分类导航】 | 工业技术>电工技术>发电、发电厂>发电厂>火力发电厂、热电站> |
| 【论文摘要】 | 在机械设备的故障诊断中,仅靠单一的诊断方法难以全面确切地确定故障类型及性质。本文针对D-S证据理论在实际应用时难以确定基本概率分配函数的问题,分析神经网络技术和D-S证据理论各自的存在优缺点,提出并讨论了多传感器基于神经网络和D-S证据理论相结合的综合诊断模型,通过多个轴承诊断实例验证了该方法提高故障诊断精度的可行性和有效性。
针对电厂设备状态监测的必要性,开发了辅助维修系统的部分模块。实现了给水泵设备信息及其维修管理信息的存储和查询。 |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
3 |
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英文摘要 |
3-7 |
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第一章 绪论 |
7-15 |
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1.1 选题意义及背景 |
7-10 |
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1.1.1 状态监测和故障诊断的研究意义 |
7 |
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1.1.2 状态监测与故障诊断学中的基本概念 |
7-8 |
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1.1.3 机械故障的特点 |
8 |
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1.1.4 机械故障诊断常用方法 |
8-10 |
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1.2 多传感器信息融合技术 |
10-13 |
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1.2.1 信息融合技术的研究现状 |
11-12 |
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1.2.2 信息融合应用在故障诊断中的意义及原因 |
12-13 |
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1.3 论文的主要研究内容 |
13-15 |
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第二章 基于BP神经网络的故障诊断 |
15-24 |
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2.1 神经网络基本原理 |
15-16 |
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2.1.1 神经元结构模型 |
15-16 |
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2.2.2 神经元的学习算法 |
16 |
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2.2 BP神经网络 |
16-18 |
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2.3 神经网络在故障诊断中的应用 |
18-19 |
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2.4 基于BP神经网络的齿轮箱故障诊断 |
19-23 |
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2.4.1 对象描述及特征提取 |
19-20 |
|
2.4.2 BP网络诊断实现 |
20-23 |
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2.5 本章小结 |
23-24 |
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第三章 基于证据理论的信息融合方法 |
24-34 |
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3.1 信息融合技术概述 |
24-27 |
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3.1.1 信息融合系统的层次 |
24-25 |
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3.1.2 基于多传感器的时间空间域的信息融合 |
25-26 |
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3.1.3 多传感器多测量周期可信度分配的融合 |
26-27 |
|
3.2 设备故障诊断中的信息融合 |
27 |
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3.3 D-S证据理论 |
27-30 |
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3.3.1 证据理论的基本概念与公式 |
27-29 |
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3.3.2 证据理论的组合规则 |
29-30 |
|
3.4 证据理论的决策原则及其优点 |
30-31 |
|
3.4.1 证据理论的决策原则 |
30-31 |
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3.4.2 证据理论的优点 |
31 |
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3.5 D-S证据理论的应用举例 |
31-33 |
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3.6 本章小结 |
33-34 |
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第四章 基于神经网络和D-S证据理论的综合诊断模型 |
34-43 |
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4.1 引言 |
34 |
|
4.2 综合诊断信息融合系统模型 |
34-35 |
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4.3 应用实例1-轴承故障诊断 |
35-39 |
|
4.3.1 测量系统描述 |
35-36 |
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4.3.2 信号分析 |
36-37 |
|
4.3.3 综合诊断 |
37-39 |
|
4.4 应用实例2-风机轴承故障诊断 |
39-42 |
|
4.4.1 信号分析 |
39-41 |
|
4.4.2 应用综合诊断方法 |
41-42 |
|
4.5 本章小结 |
42-43 |
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第五章 给水泵辅助维修系统的开发 |
43-52 |
|
5.1 引言 |
43 |
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5.2 维修制度 |
43-44 |
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5.2.1 设备维修管理的国内外现状 |
43-44 |
|
5.2.2 定期计划预修制度和预防维修制度 |
44 |
|
5.3 设备维修计划优化准则 |
44-45 |
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5.3.1 约束条件 |
44-45 |
|
5.3.2 优化准则 |
45 |
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5.4 系统实现 |
45-51 |
|
5.4.1 系统结构与功能 |
46-50 |
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5.4.2 开发环境及查询语言 |
50-51 |
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5.5 本章小结 |
51-52 |
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第六章 结论与展望 |
52-54 |
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6.1 结论 |
52-53 |
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6.2 研究展望 |
53-54 |
|
参考文献 |
54-56 |
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致谢 |
56-57 |
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在学期间发表的学术论文和参加科研情况 |
57 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.138893 |
