基于RBF-PCA的故障诊断系统

分类： 动力与电气工程 >> 工程热物理学 提交时间： 2024-01-06

尹胜基

摘要： 随着工业4.0和智能制造2025的推广，智能装备正成为高端装备未来的发展方向。在这个过程中，故障诊断识别系统作为一项重要的研究领域，可以实时抑制机械的不平衡振动，从而实现装备的自主健康。这种系统不仅可以提高设备的运行效率和生产能力，还能够降低设备维修的成本和风险。因此，研究和开发这种系统对于推动智能制造和高端装备制造的发展具有重要意义。大型旋转机械的状态监测与故障诊断是现代企业生产管理的必备手段，通过科学的监测和诊断，可以实现设备的高效、安全、可靠运行，为企业的可持续发展提供有力保障。本课题以旋转机械转子系统典型振动故障为研究主体，考虑对其进行分析，建立旋转机械转子系统典型故障诊断智能识别系统。本文主要研究内容与结论如下：（1）本文通过查阅相关文献对当前的机械智能故障诊断算法和运用神经网络进行故障分类的研究方法进行了总结探究，并最终决定选择RBF神经网络进行故障诊断分类；（2）使用PCA降维技术对提取特征后的数据进行降维处理，来降低数据的维度来解决维数灾难问题，使数据更加可靠；（3）通过使用人工神经网络中的径向基神经网络建立故障分类软件，利用其对故障通过分类器识别并进行相关实验验证，完成分类软件设计；（4）搭建试验台采集数据进行相关实验验证，实验表明，诊断准确率达到85%以上。

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