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基于小波神经网络的液压泵故障诊断研究的开题报告

一、研究背景和意义

液压系统是工业生产中常见的一种动力传输方式,液压泵作为液压系统中最为基础且关键的部件之一,对于保证液压系统的正常运行具有重要作用。液压泵由于长期运作、使用寿命过长、设备维护不及时等原因可能导致损坏,进而影响液压系统的正常工作和装置的安全性。因此,如何对液压泵进行故障诊断,及时精准地监测和评估液压泵的工作状态,实现液压系统的智能化升级,相应的研究工作具有极为重要意义。

传统方法采用人工的方式进行故障诊断,此方法在时效性,准确度及可靠性上存在不足,且难以有效稳定的实现对液压泵故障的诊断。同时,传统方法的缺陷也促使研究人员开始尝试基于计算机视觉与深度学习算法相结合的异于常规的方法。

随着深度学习算法的不断进步发展,小波神经网络已成为其代表之一,由于其在信号处理和模式识别方面的广泛应用,使得在液压泵的故障诊断领域应用明显。

二、研究内容

本文的目标是基于小波神经网络算法进行液压泵故障诊断,实现对液压泵状态的快速监测。主要研究内容为:

1.对液压泵内在关键元件在不同工作条件下的信号数据进行采集,对采集的波形数据进行有关特征提取,为数据的诊断算法提供基础。

2.提高小波神经网络算法的诊断精度,改进传统小波神经网络算法在液压泵故障诊断中的应用,最终形成一种适用于液压泵故障诊断的小波神经网络算法。

3.设计和建立适用于液压泵故障诊断的监测系统,并通过试验验证本文所提出的小波神经网络算法在液压泵故障诊断中的有效性与实用性。

三、研究方法

1.物理试验法:借助试验装置获取液压泵的实际工作数据,进行数据分析和处理。

2.小波神经网络方法:小波神经网络是对小波分析和人工神经网络技术的结合,可以有效地处理非线性信号。基于小波神经网络模型的优越特性,本文主要采用该方法进行液压泵条件监测和故障诊断。

四、研究预期结果

根据本课题的研究目标和具体的研究内容,在小波神经网络算法应用于液压泵故障诊断的探究中,结果预期具有以下特性：

1.实现对液压泵工作状态监测数据的需求,建立液压泵故障诊断的监测系统。

2.构建小波神经网络算法对液压泵内在关键元件工作特征的提取和对不同类型故障症状的刻划与区分,并且在实际的场地应用中可以及时快速响应。

3.实现或超越当前最好的液压泵故障诊断算法对比,在实际应用中达到较高的准确率。

4.实现对液压泵故障和维修的智能化升级和效率提升。

五、论文结构安排

本文分以下章节:

第一章为绪论,介绍液压泵故障诊断的背景,意义,目的,研究内容、方法和预期结果等。

第二章进行小波神经网络理论的介绍,重点介绍卷积神经网络的基本模型,损失函数和优化器。

第三章对液压泵内在关键元件在不同工作条件下的实测信号数据进行采集及分析。

第四章为小波分析和人工神经网络相结合的复合液压泵故障诊断系统设计,包括算法的实现和系统的设计。

第五章对小波神经网络算法进行试验验证,评价其性能和实用性。

最后,总结和展望未来的研究方向。