《智能控制基础》研究生课程设计报告题目基于BP神经网络的故障诊断方法学院机械与汽车工程学院专业班级车辆工程学号221601852020学生姓名李跃轩指导教师武晓莉完成日期2016年12月10日《智能控制基础》研究生课程设计报告目录1设计概述.....................................................................................................................21.1研究对象介绍...................................................................................................21.2设计内容及目标...............................................................................................22设计原理、方法及步骤.............................................................................................32.1基于BP算法的神经网络模型........................................................................32.2神经网络信息融合故障诊断步骤...................................................................43结果及分析.................................................................................................................63.1数据仿真...........................................................................................................63.2结果分析...........................................................................................................84设计小结.....................................................................................................................9参考文献......................................................................................................................10附录程序......................................................................................................................11第1页/共14页《智能控制基础》研究生课程设计报告1设计概述1.1研究对象介绍信息融合是多源信息综合处理的一项新技术，是将来自某一目标(或状态)的多源信息加以智能化合成，产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判决。信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式，可以在不同的信息层次上出现。多传感器信息融合的优点突出地表现在信息的冗余性、容错性、互补性、实时性和低成本性。神经网络是由大量互联的处理单元连接而成，它是基于现代神经生物学以及认知科学在信息处理领域应用的研究成果。它具有大规模并行模拟处理、连续时间动力学和网络全局作用等特点，有很强的自适应学习和非线性拟合能力，从而可以替代复杂耗时的传统算法，使信号处理过程更接近人类思维活动。柴油机故障具有相似性，故障与征兆的关系不明确，具有较强的模糊性，故障特征相互交织，柴油机故障诊断是一个复杂的问题。综合柴油机故障的特点以及神经网络的优势，采用基于BP神经网络的多传感器信息融合技术对柴油机机械故障进行诊断。1.2设计内容及目标设计内容：针对传统故障诊断方法存在的诊断准确性不高的问题，提出了BP神经网络信息融合的方法，实现对柴油机的机械故障诊断。由多个传感器采集信号，分别经过快速傅里叶变换后获得故障频域特征值，再经BP神经网络对柴油机进行故障局部诊断，能够对相应传感器的不同故障类型做出一个准确地分类，最终完成对汽轮机机械故障的准确诊断。实验结果表明，该方法克服了单个传感器的局限性和不确定性，是一种有效的故障诊断方法。第2页/共14页《智能控制基础》研究生课程设计报告采用方法：通过BP神经网络进行局部诊断，最终判定故障及故障类型。基于BP神经网络多传感器信息融合，故障诊断方法是特征层状态属性融合，并利用MATLAB仿真。2设计原理、方法及步骤基于神经网络多传感器信息融合故障诊断方法是特征层状态属性融合，也就是特征层联合识别方法，多传感器检测系统为识别提供了比单传感器更多的有关目标(状态)的特征信息，增大了特征空间维数。本文运用神经网络多传感器信息融合方法对机械设备运行状态进...
