神经网络规则提取及其在转子故障诊断中的应用研究

论文摘要

神经网络由于其超强的非线性映射能力、容错性和知识获取潜力,以及分布式的知识表达和隐含的并行性,在航空发动机气路、磨损及振动故障诊断中均得到了广泛的应用。然而,神经网络方法存在一个固有的缺陷,即由于其获取的知识蕴涵在大量的连接权中,难以理解,也难以为推理过程给出清晰的解释,严重地限制了神经网络智能诊断的发展。因此,需要从训练好的神经网络中提取知识规则,这也是神经网络智能诊断和神经网络专家系统的迫切需求。本文在研究现有神经网络规则提取方法的基础上,基于功能性观点,提出一种新的神经网络规则提取方法,并将之运用于航空发动机转子振动故障诊断中。（1）综述了现有的神经网络规则提取方法和研究现状,介绍了目前国内外几种主要的基于结构性观点和基于功能性观点的神经网络规则提取方法。并指出了神经网络规则提取方法在航空发动机故障诊断中的意义以及现有方法的缺陷。（2）讨论了神经网络专家系统原理以及神经网络专家系统智能诊断过程,比较了基于规则的专家系统和神经网络专家系统各自的优缺点,指出了神经网络规则提取是神经网络专家系统发展的客观需要。（3）针对功能性观点,研究了一种新的神经网络规则提取方法,在特征选取中,引入了数据挖掘中广泛应用的熵法;在连续属性离散中,引入了粗糙集理论中的由S. H. Nguyen和Skowron提出的布尔逻辑与粗糙集理论相结合的经典离散化方法,该方法可以将离散属性看作连续属性的特例,同时进行处理,这在很大程度上降低了计算的复杂性;在神经网络结构设计中,引入遗传算法,实现了神经网络结构自动优化,以保证训练好的神经网络具有最佳的泛化能力;在规则提取中,提出了一种分层穷举式的规则提取方法,保证了规则提取的完整性和优先次序。并用Iris数据和人群分类问题数据验证了方法的正确有效性。（4）利用ZL-3型多功能转子实验台和航空发动机转子实验器采集了包含不平衡、碰摩及油膜涡动的故障样本,利用本文方法提出的新的神经网络规则提取方法直接从大量的故障样本中提取故障诊断知识规则,结果表明了方法的正确有效性以及规则的良好解释性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 航空发动机故障诊断现状
• 1.2 知识获取在在航空发动机故障智能诊断中的意义
• 1.3 神经网络专家系统的应用现状
• 1.4 神经网络规则提取研究现状
• 1.4.1 基于结构分析的方法
• 1.4.2 基于功能分析的方法
• 1.5 本文主要研究内容
• 第二章 神经网络专家系统原理
• 2.1 专家系统起源、发展与现状
• 2.2 基于规则的专家系统
• 2.3 神经网络专家系统原理
• 2.3.1 神经网络专家系统优点
• 2.3.2 人工神经网络的拓扑结构及学习规则
• 2.3.2.1 生物神经元与人工神经元模型
• 2.3.2.2 人工神经元模型
• 2.3.2.3 人工神经网络的拓扑结构
• 2.3.2.4 人工神经网络的学习规则
• 2.3.3 多层前向神经网络模型及BP 算法
• 2.3.3.1 BP 网络及BP 算法
• 2.3.3.2 BP 网络及BP 算法的缺陷及解决方法
• 2.4 神经网络智能诊断专家系统诊断流程
• 2.4.1 数据预处理
• 2.4.2 神经网络诊断模型设计
• 2.4.3 神经网络泛化能力测试
• 第三章 神经网络规则提取方法
• 3.1 神经网络规则提取的意义
• 3.2 神经网络规则提取技术的研究现状
• 3.2.1 基于结构分析法的规则提取技术
• 3.2.2 基于功能分析法的规则提取技术
• 第四章 一种基于功能性分析的神经网络规则提取新方法
• 4.1 特征排序与选取
• 4.1.1 平均值方差法
• 4.1.2 熵法
• 4.2 连续属性离散
• 4.3 训练样本产生
• 4.4 神经网络训练
• 4.4.1 结构风险最小原则
• 4.4.2 实现结构风险最小化思想的结构自适应神经网络模型
• 4.4.3 神经网络识别
• 4.4.4 结构自适应神经网络分类验证
• 4.5 示例样本产生
• 4.6 规则提取
• 4.6.1 基本概念
• 4.6.2 分层穷举式规则提取方法
• 4.6.3 规则提取方法验证
• 4.6.3.1 模拟数据验证
• 4.6.3.2 UCI 数据验证
• 4.7 神经网络规则提取流程
• 4.8 神经网络规则提取方法验证
• 4.8.1 IRIS（鸢尾花）数据
• 4.8.2 人群分类数据
• 第五章 神经网络规则提取在转子故障诊断中的应用研究
• 5.1 航空发动机转子部件常见故障及特征分析
• 5.1.1 概述
• 5.1.2 转子系统振动故障机理及特征分析
• 5.1.2.1 转子不平衡
• 5.1.2.2 转子不对中
• 5.1.2.3 转静碰摩
• 5.1.2.4 油膜涡动及油膜振荡
• 5.2 航空发动机转子部件常见故障实验
• 5.2.1 ZL-3 多功能转子故障模拟实验台实验
• 5.2.1.1 实验台及测试系统简介
• 5.2.1.2 转子故障的实验
• 5.2.2 航空发动机转子实验器
• 5.2.2.1 航空发动机转子实验器
• 5.2.2.2 航空发动机转子实验器振动测试系统
• 5.2.2.3 航空发动机转子实验器碰摩故障实验
• 5.3 从转子故障样本数据中提取诊断规则
• 5.3.1 从ZL-3 多功能转子故障模拟实验台的模拟故障样本中获取的诊断知识
• 5.3.2 航空发动机转子实验器中获取的诊断知识
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 附表1 IRIS（鸢尾花）数据
• 附表2 人群分类数据
• 附表3 ZL-3 多功能转子实验台模拟故障样本
• 附表4 航空发动机转子实验器碰摩故障样本
• 致谢
• 攻读硕士期间所发表的论文