[發(fā)明專利]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的閥體故障診斷方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811025257.7 | 申請日: | 2018-09-04 |
| 公開(公告)號: | CN109034276A | 公開(公告)日: | 2018-12-18 |
| 發(fā)明(設計)人: | 龐繼紅;薛曉波;馮輝彬;鐘永騰;綦法群;趙華;王瑞庭;鄭燁波 | 申請(專利權)人: | 溫州大學 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司: | 溫州金甌專利事務所(普通合伙) 33237 | 代理人: | 林巖龍 |
| 地址: | 325000 浙江省溫州市甌海*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 閥體 故障診斷 故障模式 構(gòu)建 神經(jīng)元 采集 特征參數(shù)提取 組數(shù)據(jù) 驗證 診斷 分類 網(wǎng)絡 | ||
一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的閥體故障診斷方法。本發(fā)明通過運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對閥體的五種故障模式進行診斷,構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡,通過對在現(xiàn)場中采集到數(shù)據(jù)進行特征參數(shù)提取并分類,然后用這些數(shù)據(jù)對構(gòu)建好的網(wǎng)絡進行訓練,再通過對另一組數(shù)據(jù)進行驗證,在神經(jīng)元設置合理的情況下,BP神經(jīng)網(wǎng)絡在閥體故障模式已知的情況下,可以對后續(xù)采集到的數(shù)據(jù)進行故障診斷。
技術領域
本發(fā)明涉及閥體裝配質(zhì)量領域,特別涉及一種閥體故障診斷方法。
背景技術
隨著我國現(xiàn)代科技水平越來越高,機電裝配產(chǎn)品的集成度也越來越高,隨之對產(chǎn)品的可靠性和安全性帶來極大的挑戰(zhàn),質(zhì)量裝配控制技術的發(fā)展對這一挑戰(zhàn)指明了一條新的解決方案。隨著計算機技術、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等的發(fā)展,使機械質(zhì)量裝配控制技術發(fā)展越來越完善。
故障診斷概念包括兩個方面內(nèi)容:一方面將裝置的運行狀況進行監(jiān)控;另一方面是在系統(tǒng)停機后對裝置的故障位置進行分析與處理。經(jīng)過30多年的發(fā)展,現(xiàn)已普遍作用于飛機自駕車,復雜電力電子系統(tǒng),汽車,冶金設備等多個領域,具有廣泛的應用價值。
故障診斷概念與方法在最近這些年研究與使用變得愈來愈完善。震動信號與對應的處理辦法是目前的主要研究對象,它采用非線性函數(shù)概念,是最有效的故障診斷辦法。但是運用該方法的步驟太過于繁雜,并且對診斷人員的技術要求較高,診斷的結(jié)果有時干擾噪音太大也會出診斷不準確的現(xiàn)象。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決背景技術中的問題,本發(fā)明提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的閥體故障診斷方法。
本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是:一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的閥體故障診斷方法,包括以下步驟:
1)采集閥體發(fā)生故障的歷史數(shù)據(jù),并根據(jù)故障類型分類;
2)根據(jù)故障類型建立三層神經(jīng)網(wǎng)絡,包括輸入層、隱含層及輸出層,
以故障模式x作為輸入量,以故障類型y作為輸出量,
以經(jīng)驗公式i>=〖(mn)〗^(1/2)確定隱含層節(jié)點數(shù),其中,i為隱含層節(jié)點的個數(shù),m為輸入層節(jié)點的個數(shù),n為輸出層節(jié)點的個數(shù);
3)在歷史數(shù)據(jù)中選擇若干組數(shù)據(jù)作為輸入樣本及選擇若干組數(shù)據(jù)作為對應的檢測樣本,定義輸入樣本向量、期望輸出向量;
4)應用輸入樣本向量、期望輸出向量對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,將結(jié)果與檢測樣本比對檢驗是否訓練完成;
5)利用訓練完成后的神經(jīng)網(wǎng)絡對故障數(shù)據(jù)進行診斷。
所述故障類型包括無故障、扭矩故障、彈簧故障、閥座加工故障、閥體沙眼/氣孔。
所述輸入層以及所述隱含層均采用雙正切S型函數(shù)作為激活函數(shù)。
所述故障模式x=(x1,x2,x3,x4),其中,各故障模式x分量x1、x2、x3、x4分別代表閥桿扭矩、閥體流量、打壓時泄漏量、閥體泄漏量。
所述故障類型y=(y1,y2,y3,y4,y5),其中,各故障類型y分量y1、y2、y3、y4、y5分別代表無故障、扭矩故障、彈簧故障、閥座加工故障、閥體沙眼/氣孔。
本發(fā)明的有益效果是:通過對閥體裝配過程中收集到的數(shù)據(jù)進行分裂并提取特征參數(shù),根據(jù)閥體相關參數(shù),設置并構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡,通過利用閥體的故障類型對網(wǎng)絡進行相關訓練,實現(xiàn)對閥體故障的精確診斷。
附圖說明
圖1為本發(fā)明實施例的流程圖。
圖2為本發(fā)明實施例的球閥裝配的零部件示意圖。
圖3為本發(fā)明實施例隱含層節(jié)點個數(shù)為13的誤差變化曲線。
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