基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断.pdf

【基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断】 在矿业自动化领域，刚性罐道的故障诊断是一项至关重要的任务，因为这直接影响到矿井的安全与效率。现有的故障诊断方法往往受到环境因素的影响，且对于罐道接头故障的识别率较低。为了解决这些问题，本文提出了一个创新的解决方案，即结合小波包分解和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法，旨在提高故障种类的识别精度。 该方法构建了一个立井提升系统的实验平台，以模拟实际工况中的台阶突起故障和罐道接头故障。这两种故障类型是刚性罐道常见的问题，对提升容器的运行安全有显著影响。通过实验平台，研究人员能够收集到提升容器的振动加速度信号，这些信号是诊断故障的关键数据。 接下来，采用小波包分解技术对收集到的振动信号进行分析。小波包分解是一种多分辨率分析方法，能够有效地揭示信号在不同频率域内的局部特性。通过对信号的能量分布进行分析，可以提取出反映故障状态的特征参数。这些特征参数反映了罐道的异常状态，有助于区分不同类型的故障。 然后，将提取的故障特征参数输入到BP神经网络中。BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种反向传播的多层前馈网络，擅长处理非线性问题和模式识别。在网络训练过程中，它通过调整权重和阈值来最小化预测输出与实际输出之间的误差，从而学习和建立输入与故障类型之间的映射关系。 在训练完成后，选取新的测试样本对BP神经网络的诊断效果进行验证。实验结果显示，基于小波包分析和BP神经网络的诊断方法在识别刚性罐道故障时表现出高精度，其置信度达到了0.91。这意味着在大多数情况下，该方法能准确识别出罐道存在的问题，显著提高了故障诊断的可靠性。 总结来说，本文提出的基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法克服了传统方法的局限，能有效消除环境因素的影响，并且提高了接头故障的识别率。这一研究对于提升矿业自动化水平，确保矿井安全，减少因故障引起的停机时间具有重要意义。同时，这种方法也为其他领域的设备故障诊断提供了新的思路和借鉴。