基于神经网络的挖掘机故障诊断技术研究.pdf

【基于神经网络的挖掘机故障诊断技术研究】 挖掘机作为现代工程应用中的常见机械设备，对于我国现代化建设具有重要意义。然而，随着技术的发展，挖掘机的性能提升和结构复杂化，故障诊断变得更为困难。传统的基于模型的故障诊断方法由于其复杂的建模过程和难以辨别的故障类型，已不再适用。为了解决这一问题，研究者提出了一种基于神经网络的挖掘机故障诊断系统。 神经网络是一种模仿人脑神经系统的数学模型，属于机器学习的一种。在故障诊断中，神经网络能够对数据进行分类识别，从而帮助辨别机器的运行状态。本文主要探讨的是前向多层神经网络（BP神经网络）在故障诊断中的应用。 BP神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。在训练过程中，它采用反向传播算法（Back-Propagation）更新权重。算法的基本步骤包括初始化权重、计算隐藏层和输出层的输出、计算误差并更新权重。这个过程不断迭代，直到网络的输出误差达到可接受的范围。 对于挖掘机这样的复杂系统，特征信号众多，可能导致维度灾难。为了降低数据复杂性，研究者采用了主成分分析（PCA）方法进行降维处理，以减少特征空间的维度而不丢失关键信息。 实验结果证明了这种方法的有效性，表明神经网络能够在挖掘机故障诊断中准确地识别故障类型。相比于传统的专家系统，神经网络在知识获取和故障识别上具有显著优势，有效解决了知识获取的瓶颈问题。 总结来说，基于神经网络的挖掘机故障诊断技术通过模拟人脑神经系统的运作，结合PCA方法降低数据复杂性，提高了故障定位的效率，减少了寻找故障位置的时间，从而提升了挖掘机的工作效率。这种方法对于现代复杂机械设备的故障诊断具有广泛的借鉴意义，并可能推广到其他领域。