本科毕业论文舰用燃气轮机某关键部件故障诊断方法研究.docx
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本科毕业论文舰用燃气轮机某关键部件故障诊断方法研究
舰用燃气轮机某关键部件故障诊断方法研究
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2）附件：
按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订
摘要
燃气轮机的关键部件之一滚动轴承是机械设备运行过程中产生最易产生故障的零件，它运行的正常与否直接影响到整台机器的性能。
防止故障升级，发生灾难性事故。
所以对滚动轴承故障诊断技术进行探讨和学习就具有十分重要的意义。
本文主要以燃气轮机的滚动轴承为研究对象，利用测量的轴承振动信号参数来进行故障诊断，利用神经网络技术对某一动态的模拟原理，应用到对滚动轴承故障诊断的具体方面，设计并构建了基于BP神经网络和自适应模糊神经网络（AdaptiveNetworkFuzzyInferenceSystem）的滚动轴承故障诊断系统，在MATLAB软件里对构造的训练样本进行训练，利用训练完成后的神经网络我们就可以对滚动状态故障进行诊断。
关键词：
滚动轴承；BP神经网络；模糊神经网络
Abstract
Rollingbearingisoneofthemostordinarypartsinmechanicalmachine,itsrunningstatecaninfluencetheperformanceofthewholemachinedirectly,theaircraftstabilizerhealthstatusneedtobemonitoredinrealtimetoensuretheaircraftflysafety.soitisimportanttostudythetechnologyoffaultdiagnosisforrollingbearing.
Onthebasisofanalyzingthefaultmechanismandvibrationsignalcharacteristicsofrollingbearingsystematically,andafteranalyzingandprocessingthevibrationsignalsofrightandfaultstateofrollingbearing,partialappropriatefeatureparametersareselectedastheinputoftheneuralnetworkaccordingtothetimeandfrequencydomaincharacteristicsofparametersinthisthesis.andthefaultdiagnosissystemforrollingbearingbasedonBPneuralnetworkisbuiltup.Finally,andfuzzyartificialneuralnetworkdiagnosistechniquethetrainingsetofrightandfaultstatesofrollingbearingisbuiltupbyusingthemeasuringdataofrollingbearingfromformerresearch,theneuralnetworkmodelistrainedontheplatformofMatlabsoftware.theoperatingstateofrollingbearinghasbeendiagnosedbyusingtheabovenetworkwhichhasbeentrainedwell.
Keywords:
rollingbearing;BPneuralnetwork;fuzzyartificialneuralnetwork
目录
1绪论1
1.1课题背景和研究的意义1
1.1.1研究背景1
1.1.2研究意义2
1.2国内外故障诊断技术研究现状3
1.2.1国外现状3
1.2.2国内现状4
1.3研究内容5
2燃气轮机关键部件故障诊断的总体方案设计7
2.1滚动轴承故障的总体方案设计7
2.2滚动轴承机理及故障类型7
2.2.1滚动轴承基本结构8
2.2.2滚动轴承故障类型9
2.3滚动轴承参数选取及处理10
3故障诊断方法13
3.1BP神经网络13
3.1.1BP神经网络原理13
3.1.2BP神经网络诊断方法14
3.2自适应模糊神经网络（ANFIS）17
3.2.1自适应模糊神经网络（ANFIS）结构18
3.2.2自适应模糊神经网络（ANFIS）原理20
3.2.3自适应模糊神经网络（ANFIS）诊断方法21
4滚动轴承BP神经网络故障诊断试验研究25
4.1故障诊断模型建立25
4.1.1各层节点数确定25
4.1.2初始权值的选择27
4.1.3期望误差和学习率选取27
4.2轴承故障诊断的仿真试验研究27
4.2.1样本选取27
4.2.2神经网络的训练29
4.2.3神经网络的测试30
5基于自适应模糊神经网络（ANFIS）的故障诊断试验研究32
5.1诊断模型的建立32
5.1.1样本的选取32
5.1.2输入样本的模糊化处理33
5.1.3输出结果的去模糊化处理34
5.2轴承故障诊断仿真与结果34
6不同神经网络故障诊断结果与分析38
7结论39
结束语40
致谢41
参考文献42
附录ⅠBP神经网络故障诊断源程序清单43
附录Ⅱ自适应模糊神经网络（ANFIS）诊断源程序清单48
1绪论
1.1课题背景和研究的意义
1.1.1研究背景
作为新型的动力设备，燃气轮机具有结构紧凑、安全可靠、运行平稳，具有较高的热效率，可以快速启动并带动负载等优点，而日益受到人们的重视，应用范围也越来越广。
燃气轮机在陆上和航海交通领域中也占有越来越重要的地位，由于其较高的热效率和较小的排气污染，在能源和电力部门也日益成为动力设备的主流产品，它们一旦发生事故或出现故障就会给生产经营造成极其严重的影响。
因此维护燃气轮机在正常状态下运行，避免或及时诊断处理燃气轮机运行故障就显得尤为重要。
由于燃气轮机故障诊断和状态监控能大大提高机组运行的安全性和可靠性，大幅度降低维护和维修成本，所以燃气轮机故障诊断模型的研究有着重要的理论意义和较高的应用价值。
滚动轴承是燃气轮机最重要的零件之一，其运行状态直接影响整台燃气轮机的性能，同时对燃气轮机和操作人员的安全也会造成重大影响。
轴承的故障会导致燃气轮机设备的剧烈振动，产生刺耳的噪声，严重时会引起设备损坏、动力停止甚至机械事故，且燃气轮机滚动轴承造成的事故往往是突发的，若在交通运输中还会引发重大的交通事故，造成人员伤亡。
据统计，约45%的燃气轮机故障是由于轴承的故障所引起的。
因此，对滚动轴承进行故障诊断和状态预测具有重要的实际意义，也是燃气轮机故障诊断领域的重点之一。
此外，与其他机械零部件相比，滚动轴承有一个很大的特点，其寿命离散性很大。
有的轴承已大大超过设计寿命而依然完好地工作，而有的轴承远未达到设计寿命就出现了各种故障。
所以，如果按照设计寿命对轴承进行定时维修，则势必出现以下情形:
一方面，把超过设计寿命而完好工作的轴承拆下来作为报废处理，造成浪费。
另一方面，把未达到设计寿命而出现故障的轴承坚持使用到定时维修时拆下来作为报废处理，使得机械在轴承出现故障后和拆下前这段时间内工作精度下降，或者未到维修时间就出现严重故障，导致整个机械出现严重事故。
由此看来，滚动轴承故障的准确诊断可以减少或杜绝事故的发生，最大限度地发挥轴承的工作潜力，节约开支，具有重大意义。
1.1.2研究意义
作为一个典型的复杂机械系统，燃气轮机是由大量相互联系但工作过程又彼此不同的部件组成，在恶劣的工作条件（高温、高压、强腐蚀、高密度的能量释放）使其成为整个动力系统中故障的敏感多发部位，其故障的发生和发展具有快速和破坏性极大的特点。
因此，对燃气轮机进行故障诊断方法及其应用进行研究，有效判断故障类型，准确确定故障位置，从而节省了大量时间和资金，具有较高的经济应用价值。
其研究的主要意义。
（1）增加设备的安全性
有效的燃气轮机故障诊断系统可以帮
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