某矿用卡车液压系统故障智能诊断的研究

论文摘要

在智能故障检测领域中，模糊神经网络是一项重要的研究课题。它是神经网络与模糊逻辑系统的有机结合。模糊神经网络是一种能处理抽象信息的网络结构，具有强大自学习和自整定功能。因此，模糊神经网络的发展对智能故障诊断的发展具有非常重要的意义。本论文在对工程机械领域液压故障诊断技术的应用进行了系统研究，将现在流行各种智能故障诊断方法和理论在具体的应用中进行比较研究，通过比较，最终将模糊神经网络技术用在液压设备故障智能诊断中。在详细阐述了模糊理论和神经网络技术的基本原理基础上，建立适合某矿车液压系统故障诊断的模糊神经网络的具体模型。采用了基于BP网络的模糊推理方法，它通过模糊规则的提取、优化，最终实现信息的知识化。同时把神经网络的学习权值转化成比较操作符，对知识的快速定位比较，提高诊断准确性，起到重要的作用。得到了良好的效果，建立了矿车液压故障诊断系统，达到了保证设备正常运行的目的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 本学位论文的研究意义和主要研究内容
• 1.3 液压故障诊断技术概况
• 1.3.1 液压设备故障分析诊断的基础
• 1.3.2 国内外研究的现状
• 1.3.3 液压故障诊断技术发展趋势
• 1.3.4 本论文研究的液压故障诊断方法
• 第二章 矿用卡车整体结构和液压系统工作原理
• 2.1 矿用卡车的整体结构
• 2.2 制动系统工作原理
• 2.3 双变系统工作原理
• 2.4 举升转向系统工作原理
• 第三章 常用故障诊断方法及在液压系统上的应用分析
• 3.1 液压故障的特点及诊断对象结构的确定
• 3.1.1 液压故障的特点
• 3.1.2 液压系统故障诊断对象结构的确定
• 3.2 常用故障诊断方法及在液压系统上的应用分析
• 3.2.1 模糊理论
• 3.2.2 专家系统
• 3.2.3 神经网络
• 3.3 液压系统智能检测与诊断的方案确定
• 第四章 模糊神经网络基本理论
• 4.1 概述
• 4.2 模糊系统和神经网络的连接方式
• 4.3 模糊神经元
• 4.3.1 概述
• 4.3.2 模糊神经元模型和网络结构
• 4.4 模糊神经网络模型的确定
• 4.5 隶属函数类型的确定
• 4.5.1 隶属函数的种类
• 4.5.2 隶属函数的确定方法
• 4.6 模糊神经网络的学习算法
• 第五章 模糊神经网络在液压系统中应用和实现
• 5.1 模糊神经网络的故障诊断的应用方法
• 5.1.1 故障树的建立
• 5.1.2 模糊神经网络的构造
• 5.1.3 模糊神经网络的样本组织
• 5.1.4 改进的学习算法
• 5.2 基于模糊神经网络的液压系统故障诊断
• 5.2.1 制动系统故障诊断
• 5.3 诊断案例的快速匹配、比较机制的研究
• 5.3.1 匹配分级符号表示
• 5.3.2 分级引导下旧实例的快速比较和重用
• 5.4 故障诊断系统设计
• 5.4.1 故障诊断系统的硬件设计
• 5.4.2 诊断系统总体的软件结构
• 5.5 模糊神经网络诊断专家系统的结合
• 5.5.1 整体结构
• 5.5.2 模糊神经网络学习程序系统结构设计
• 5.5.3 模糊神经网络诊断程序系统结构设计
• 第六章 总结与展望
• 6.1 主要的工作和结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录