【摘 要】
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为降低隧道施工过程中的安全隐患,针对全断面掘进机庞杂系统之间的相互影响,易导致停机检查等健康管理问题,构建了基于虚拟仪器的状态监测与基于神经网络的故障诊断系统结构
【机 构】
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沈阳大学机械工程学院,东北大学机械工程与自动化学院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2010CB736007),辽宁省自然科学基金资助项目(20180551001),辽宁省自然科学基金资助项目(201602514,522).
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为降低隧道施工过程中的安全隐患,针对全断面掘进机庞杂系统之间的相互影响,易导致停机检查等健康管理问题,构建了基于虚拟仪器的状态监测与基于神经网络的故障诊断系统结构模型.建立了基于灰色预测和神经网络相结合的状态监测算法,以提前预知设备的健康状况.提出了基于小波包算法的能量特征向量的提取和最快速下降BP学习算法,进行故障诊断.最后,构建了基于面向服务架构(SOA)的全断面掘进机(TBM)健康管理系统,并通过历史数据仿真结果验证了方法的正确性和技术的可行性.
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