混合智能技术及其在故障诊断中的应用研究中英文摘要.doc

论文中英文摘要 作者姓名：雷亚国 论文题目：混合智能技术及其在故障诊断中的应用研究 中 文 摘 要 机械、运载、能源、冶金、石化等的大型复杂，长期在重载、疲劳、腐蚀、高温等复杂恶劣的工况下运行，中的零部件不可避免地生不同的。例如，汽轮发电机组、航空发动机、燃汽轮机等大型旋转机械出现动静碰摩、密封摩擦、轴瓦破碎、转子裂纹等现象；高速机车、连铸连轧机组、数控机床等装备中的主轴、齿轮、轴承和丝杠经常出现磨损、腐蚀、剥落、胶合、擦伤、裂纹、断齿等现象；大型内燃机、往复式压缩机等装备在变工况作用下，曲轴、轴承、连杆、活塞等产生磨损、疲劳断裂以及穴蚀、烧蚀等现象大型复杂设备状态监测故障诊断关系到生产系统的正常运行、生产效率的提高、产品质量的保证、环境保护以及维修管理的科学化与现代化等一系列重要问题，世界各国的广泛关注。大型复杂设备故障具有复杂性、不确定性、微弱性、多故障性、相关性等特点，因此，诊断要比常规设备监测诊断要求高、难度大。传统的故障诊断，因此使用者的经验和专业知识就重要；同时，需要分析的数据量十分巨大如果这些大量的数据全部依靠手工来分析显然是不的，因此必须提高设备故障诊断的自动化、智能化程度。近几年，将专家系统、模糊逻辑、神经网络、遗传算法、聚类分析等人工智能应用于设备的故障诊断中，从而进行设备的智能故障诊断，在中取得了显著成效。随着研究和应用的深入，发现这些各具特色在一定的条件和场合下有效。面临的诸如诊断信息不完整、模糊隶属函数的人为确定、专家系统的知识获取困难、神经网络缺乏故障训练样本等问题，限制了这些的应用通用性等题混合智能故障诊断技术辉煌的发展远景是可预见的，纸面上的研究十分活跃，这种纸上谈兵的讨论，并没有在实际应用中地发挥作用。迄今为止，实用化的混合智能诊断系统。无容置疑，混合智能故障诊断技术诊断是十分困难而又十分有意义的。正是这一而又诱人的专家系统、模糊逻辑、神经网络、遗传算法、混合智能混合智能Research on Hybrid Intelligent Technique and Its Applications in Fault Diagnosis Lei Yaguo ABSTRACT Large-scale and complex mechanical equipments widely used in national economics and national defense constructions such as machinery, vehicles, energy sources, metallurgy, petro-chemistry, etc., usually operate under complicated and terrible conditions such as heavy duty, fatigue, erosion, high temperature etc. Therefore, it is inevitable for the key components of these equipments to suffer faults with various modes and different severity degrees. For example, rotor/stator rub-impact, seal friction, bearing bush fragmentation, rotor crack, etc. occur in large-scale rotating machinery including turbine generators, aeroengines, gas turbines, etc. Wear, corrosion, flaking, scuffing, rub, crack, broken teeth, etc. frequently happen in main spindles, gears, bearings and lead screws of equipments like high-speed locomotives, continuous casting and rolling lines, NC machine tools, etc. Fatigue fracture, cavitation, ablation, etc. appear in crank shafts, bearings, connecting rods, pistons etc. of machinery operating under variable conditions such as large-scale internal c