Tìm kiếm
Đang tải khung tìm kiếm
Kết quả 1 đến 1 của 1

    THẠC SĨ Ứng dụng mạng nơ ron trong chẩn đoán tình trạng kỹ thuật động cơ điện kéo của đầu máy

    D
    dream dream Đang Ngoại tuyến (18517 tài liệu)
    .:: Cộng Tác Viên ::.
  1. Gửi tài liệu
  2. Bình luận
  3. Chia sẻ
  4. Thông tin
  5. Công cụ
  6. Ứng dụng mạng nơ ron trong chẩn đoán tình trạng kỹ thuật động cơ điện kéo của đầu máy

    MỤC LỤC
    DANH SÁCH HÌNH VẼ 4
    DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU 5
    DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 6
    LỜI CAM ĐOAN 7
    MỞ ĐẦU 8
    CHƯƠNG 1: CHẨN ĐOÁN KỸ THUẬT CHO ĐỘNG CƠ ĐIỆN KÉO 12
    1.1 Về lý thuyết chẩn đoán 12
    1.1.1 Đối tượng và mục tiêu của bài toán chẩn đoán 15
    1.1.2 Mô hình toán học đối tượng chẩn đoán và bài toán chẩn
    đoán 16
    1.1.3 Chẩn đoán dựa trên phân loại triệu chứng . 18
    1.1.4 Phương pháp chẩn đoán dựa trên mô hình hóa 20
    1.2 Các phương pháp phát hiện lỗi dựa trên mô hình hóa 23
    1.2.1 Phát hiện lỗi bằng so sánh phần cứng 24
    1.2.2 Phương pháp kiểm tra phù hợp 25
    1.2.3 Phương pháp phân tích đáp ứng đầu ra 26
    1.3 Các hướng nghiên cứu chính trong chẩn đoán kỹ thuật 26
    1.3.1 Nghiên cứu về phân tích và xử lý số liệu 26
    1.3.2 Nghiên cứu về thông số chẩn đoán 28
    1.4 Các hướng nghiên cứu chính trong chẩn đoán động cơ điện . 28
    1.4.1 Các nghiên cứu về thông số chẩn đoán 29
    1.4.2 Các nghiên cứu về xử lý thông tin . 31
    1.5 Các nghiên cứu về động cơ một chiều 32
    1.5.1 Về động cơ một chiều 32
    1.5.2 Về động cơ điện kéo trên đầu máy . 34
    1.6 Tình hình nghiên cứu về chẩn đoán ở Việt Nam 34
    CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HÓA VÀ XÂY DỰNG TẬP THAM SỐ CHẨN
    ĐOÁN CHO ĐCĐK 38
    2.1 Sử dụng mô hình cấu trúc trong mô hình hóa và phân tích bài
    toán chẩn đoán 38
    2.1.1 Mô hình hóa bằng mô hình cấu trúc và phương pháp xác
    định tập mối quan hệ cho chẩn đoán lỗi dựa trên mô hình
    cấu trúc . 38
    2.1.2 Ý nghĩa của tập thông số chẩn đoán và phương pháp xây
    dựng tập thông số chẩn đoán phù hợp . 42
    2.1.3 Thuật toán tối thiểu hóa thông số sử dụng hàm chỉ tiêu
    chất lượng thông số 44
    2.1.4 Xác định tập thông số chẩn đoán cho bài toán phát hiện lỗi
    và phân biệt lỗi. 45
    1


    2.2 Mô hình hóa bài toán chẩn đoán ĐCĐK bằng mô hình cấu trúc . 46
    2.2.1 Mô hình toán học của động cơ điện kéo trong trạng thái
    làm việc bình thường . 46
    2.2.2 Mô hình hóa ĐCĐK trong trường hợp lỗi. 58
    2.2.3 Mô hình hóa đối tượng chẩn đoán bằng mô hình cấu trúc 61
    2.3 Grap chẩn đoán của ĐCĐK . 65
    2.4 Tối thiểu hóa tập thông số sử dụng mô hình cấu trúc và hàm
    chỉ tiêu chất lượng thông số: 67
    2.4.2 Đánh giá lượng tin của các thông số: 69
    2.5 Đánh giá và lựa chọn tập tham số tối ưu: . 75
    2.5.1 Lựa chọn tập tham số cho bài toán phát hiện lỗi 75
    2.5.2 Lựa chọn tập thông số cho bài toán chẩn đoán lỗi: 75
    CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON TRONG CHẨN ĐOÁN KỸ
    THUẬT ĐỘNG CƠ ĐIỆN KÉO 79
    3.1 Phương pháp xây dựng mô hình máy tính cho chẩn đoán dựa
    trên mô hình đối chứng: . 79
    3.2 Ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong nội suy hàm số 81
    3.2.1 Bài toán nội suy 81
    3.2.2 Về mạng nơron nhân tạo . 83
    3.2.3 Ứng dụng mạng nơron RBF trong phương pháp chẩn đoán
    dựa trên khâu đối chứng 92
    3.3 Đề xuất phương pháp phát hiện lỗi dựa trên ước lượng nhiệt độ
    gió làm mát sử dụng RBF . 93
    3.3.1 Phân tích mối quan hệ giữa thông số hoạt động và nhiệt độ
    của ĐCĐK: . 93
    3.3.2 Xây dựng mô hình phát hiện lỗi thông qua ước lượng nhiệt
    độ dựa trên mạng nơron 95
    3.3.3 Cấu trúc mạng cho bài toán ước lượng nhiệt độ. 96
    3.3.4 Xây dựng mô hình thực nghiệm 98
    3.3.5 Đánh giá kết quả thông qua mô phỏng 99
    3.3.6 Mạng RBF cho bài toán nhiệt độ . 100
    3.4 Đề xuất phương pháp chẩn đoán mức độ đánh lửa cổ góp thông
    qua ước lượng thông số Utx 101
    3.4.1 Hiện tượng đánh lửa cổ góp và phương pháp đo. 101
    3.4.2 Phân tích quan hệ giữa các thông số của thiết bị . 103
    3.4.3 Phương pháp ước lượng Utx . 104
    3.4.4 Xây dựng mô hình chẩn đoán 105
    3.4.5 Thử nghiệm và tối ưu thông số mạng 106
    3.4.6 Kiểm nghiệm tính đúng của phương pháp trên thiết bị thực 115
    KẾT LUẬN 127
    DANH SÁCH CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ 129
    2


    TÀI LIỆU THAM KHẢO 130
    PHỤ LỤC 139
    Phụ lục 1: Bố trí thiết bị thử nghiệm động cơ điện kéo 139
    Phụ lục 2: Mẫu số liệu thử nghiệm ĐCĐK 141
    Phụ lục 3: Chương trình xử lý số liệu chẩn đoán đánh lửa cổ góp 142
    Phụ lục 4: Chương trình xử lý số liệu chẩn đoán nhiệt độ 151
    Phụ lục 5: Xây dựng chương trình thu thập số liệu 155
    Phụ lục 6: Nhận xét của Đơn vị sản xuất 157
    3


    DANH SÁCH HÌNH VẼ
    Hình 1.1: Mô hình đối tượng chẩn đoán trong trường hợp có lỗi 16
    Hình 1.2: Các phương pháp chẩn đoán và cơ chế phân loại lỗi 18
    Hình 1.3: Giá trị ngưỡng trong hai phương pháp 23
    Hình 1.4: Phương pháp so sánh bằng phần cứng. 24
    Hình 1.5: Phương pháp phát hiện lỗi dựa trên kiểm tra phù hợp. 25
    Hình 1.6: Mô hình chẩn đoán theo phương pháp mô hình hóa 25
    Hình 1.7: Mô hình chẩn đoán dựa trên xử lý tín hiệu: 26
    Hình 2.1: Grap quan hệ của ĐCĐK một chiều 65
    Hình 3.1: Minh họa bài toán nội suy hàm một biến 81
    Hình 3.2: Cấu tạo một Nơron nhân tạo 83
    Hình 3.3: Cấu trúc mạng nơron RBF 89
    Hình 3.4: Mô tả khả năng học và ước lượng thông số của mạng RBF 90
    Hình 3.5: Sơ đồ hệ thống chẩn đoán với khâu ước lượng sử dụng mạng
    RBF. 93
    Hình 3.6: mô hình bài toán ước lượng nhiệt độ dài hạn ĐCĐK 97
    Hình 3.7: Mô hình bài toán ước lượng nhiệt độ máy điện kéo theo công
    suất tiêu tán 97
    Hình 3.8: Mô hình thực nghiệm kiểm tra tính ổn định của bài toán nhiệt
    và Utx 99
    Hình 3.9: Kết quả ước lượng nhiệt độ dài hạn theo dòng và áp 100
    Hình 3.10: Sai số ước lượng bằng mạng RBF 100
    Hình 3.11: Ước lượng sự thay đổi nhiệt độ theo công suất tiêu tán 100
    Hình 3.12: Sai số ước lượng sự thay đổi nhiệt độ theo công suất tiêu tán 100
    Hình 3.13: Sơ đồ chẩn đoán tình trạng đánh lửa trên cơ sở ước lượng EF 105
    Hình 3.14: Khả năng ước lượng bằng hàm cơ sở dạng đa thức 107
    Hình 3.15: Khả năng ước lượng với hàm cơ sở dạng Gauss 108
    Hình 3.16. Hiện tượng mất tính toàn cục khi thông số của hàm không
    phù hợp. 108
    Hình 3.17: Sai số ước lượng theo số lượng tâm Lấy tâm trùng mẫu học. 109
    Hình 3.18: Sai số ước lượng theo số lượng tâm C. 110
    Hình 3.19: Đồ thị sai số trung bình theo 112
    k và C
    Hình 3.20: Sai số ước lượng theo số lượng mẫu học - Phân bố tâm cách
    đều. 114
    Hình 3.21: Kết quả học và ước lượng thông số UFN 115
    Hình 3.22: Bố trí các cảm biến thu nhận tín hiệu 117
    Hình 3.23: Mẫu đồ thị biểu diễn sự biến thiên của UF, IF, nF 120
    Hình 3.24: Đồ thị biểu diễn mối quan hệ UF, IF, nF trước và sau khi loại
    bỏ số liệu thô 122
    Hình 3.25: Ước lượng UNF(n,I) so sánh với giá trị thực 123
    4


    DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU
    Ký hiệu [thứ nguyên] Ý nghĩa
    UF[V], IF[A] Điện áp và dòng điện cấp
    tocin[oC], Nhiệt độ, lưu lượng không khí làm mát đầu vào
    Vc[m3/s], tocout[oC] và đầu ra
    MF[N.m] Mô men trên trục động cơ
    nF[v/ph] Tốc độ quay động cơ
    UA[V], Điện áp và dòng điện đặt lên phần ứng đo tại chổi
    IA[A] than
    EA[V] Suất phản điện động phần ứng
    Ukt[V], Điện áp và dòng điện trên cuộn kích từ
    Ikt[A]
    Tổng sụt áp trên tiếp xúc của cổ góp
    Utx[V]
    [WB] Từ trường chính của động cơ
    toct, toA, tocc, totx[oC] Nhiệt độ ổ đỡ, phần ứng, các cực từ và chổi than
    PĐ[W] Công suất điện đầu vào
    Pcc, PA, Ptx[W] Công suất tiêu tán trên cực từ, phần ứng và trên
    cổ góp
    tc[oC] Nhiệt độ thân máy
    rA, rcc[ ] Điện trở thuần của phần ứng, các cực từ.
    K Số phiến góp
    Ak Mức độ đánh lửa cổ góp
    KE Hằng số máy điện
    Hằng số từ hóa
    K
    W Số vòng dây cực từ
    5


    DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
    Từ viết tắt Viết đầy đủ
    AI Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)
    ANN Artificial Neural Network
    BPN Mạng nơron lan truyền ngược (Back Propagation Neural
    Network)
    ĐCĐK Động cơ điện kéo
    ĐTCĐ Đối tượng chẩn đoán
    FD Hệ phát hiện lỗi (Fault Detection)
    FDI Hệ phát hiện và phân biệt lỗi (Fault Detection and Isolation)
    FDIA Hệ phát hiện lỗi và phân tích lỗi (Fault Detection, Isolation and
    Analyse)
    FFT Phân tích Furrier nhanh (Fast Furrier Transform)
    MFĐC Máy phát điện chính
    MLP Mạng đa lớp truyền thẳng (Multi Layer Perceptron Network)
    MSS Cấu trúc tối thiểu
    (Minimine Structural Set)
    NN Mạng nơron (Neural Network)
    PCA Phát hiện lỗi dựa trên phân tích phần tử cơ bản
    (Principal Component Analyse)
    RBF Mạng nơron xuyên tâm (Radial Basis Function)
    TSCĐ Thông số chẩn đoán
    6


    LỜI CAM ĐOAN
    Tôi xin cam đoan luận án này là công trình nghiên cứu khoa học của tôi
    và không trùng lặp với bất cứ công trình khoa học nào khác. Các số liệu trình
    bày trong luận án đã được kiểm tra kỹ và phản ánh hoàn toàn trung thực. Các
    kết quả nghiên cứu do tác giả đề xuất chưa từng được công bố trên bất kỳ tạp
    chí nào đến thời điểm này ngoài những công trình của tác giả.
    Hà nội, ngày 14 tháng 10 năm 2012
    Tác giả luận án
    Nguyễn Văn Nghĩa
    7


    MỞ ĐẦU
    Đầu máy diezel truyền động điện một chiều được sử dụng rất phổ biến
    trong ngành đường sắt Việt Nam hiện nay và trong nhiều năm tới. Đây là loại
    thiết bị phù hợp với điều kiện đường sắt chưa điện khí hóa. Hệ thống truyền
    động điện trên đầu máy sử dụng một hệ thống máy phát điện - động cơ điện
    để truyền năng lượng từ động cơ diezel sơ cấp xuống bánh tàu, tạo ra lực kéo
    cho đoàn tàu. Trong hệ thống truyền động bằng điện này, động cơ điện kéo
    (ĐCĐK) là loại động cơ điện một chiều có cổ góp, kích từ nối tiếp, cho đặc
    tính sức kéo rất phù hợp với giao thông và truyền động năng lượng hệ cô lập,
    là thành phần trọng yếu của hệ thống truyền động. Tuy nhiên, đây cũng là loại
    máy điện có độ tin cậy, ổn định vận hành thấp hơn các loại động cơ khác, đòi
    hỏi phải chấp hành nghiêm các quy trình kỹ thuật trong vận hành, duy trì bảo
    dưỡng và thường xuyên theo dõi tình trạng kỹ thuật và vận hành của chúng để
    có những quyết định xử lý kịp thời nhằm đảm bảo hoạt động bình thường của
    ĐCĐK nói riêng và hệ thống truyền động điện nói chung của giao thông
    đường sắt.
    ĐCĐK lắp trên đầu máy diezel một mặt chịu ảnh hưởng bởi phụ tải
    lớn, bị chấn động va đập khi qua mối nối ray, qua ghi, chịu nhiệt độ cao, bụi
    bẩn, độ ẩm của môi trường, sự biến động lớn của điện áp, cường độ dòng điện
    khi khởi động và khi thay đổi tốc độ theo tải và tuyến đường; ĐCĐK lắp dưới
    gầm giá chuyển có không gian lắp đặt hạn hẹp, dễ bị nắng mưa cát bụi, dầu
    mỡ và các chất bẩn bám vào; Mặt khác chịu điều kiện khắc nghiệt của môi
    trường nhiệt đới có nhiệt độ và độ ẩm không khí cao, môi trường địa hình
    luôn bị thay đổi do chạy qua nhiều vùng có thời tiết khí hậu khác nhau, nhiều
    khi chịu sự quá tải và suy giảm từ trường cũng sinh ra các xung điện áp lớn,
    khi lên dốc hoặc khởi động trên đường có hệ số bám nhỏ do trời mưa hoặc do
    bộ phận chống rãy máy điều khiển thiếu chính xác, dẫn đến rãy máy kéo dài
    8


    ảnh hưởng rất xấu đến chất lượng làm việc của ĐCĐK. Trong những điều
    kiện hoạt động như vậy việc theo dõi nắm được tình trạng của ĐCĐK cũng
    như dự báo được những hỏng hóc có thể xẩy ra thông qua việc đo đạc và xử
    lý các tham số hoặc các nhóm tham số để đưa ra những kết luận là hết sức cần
    thiết,chính vì vậy chẩn đoán kỹ thuật là bài toán luôn được đặt ra với các hệ
    thống và thiết bị nhằm phát hiện sớm các sự cố và đảm bảo tính tin cậy, liên
    tục, đáp ứng yêu cầu khắt khe của ngành đường sắt. Tuy nhiên, với động cơ
    điện kéo, các phương pháp xử lý số liệu chẩn đoán thông thường có nhiều hạn
    chế do tập số liệu đo bị thu hẹp và dải thông số làm việc rộng, khó xây dựng
    được các giới hạn biên hiệu quả. Trong khi đó, ở Việt Nam, các trung tâm
    giám sát, phân tích số liệu tự động chưa được xây dựng, nên việc thu thập,
    phân tích số liệu chẩn đoán gặp nhiều khó khăn.
    Việc thiếu các trung tâm số liệu cũng làm hạn chế phương pháp xử lý
    số liệu bằng thống kê, bởi vậy giải pháp cho vấn đề nêu trên cần tìm kiếm
    phương án xử lý số liệu thích hợp với tập tham số có giá trị thống kê cũng
    như khi giá trị thống kê chưa đủ tức là trong trường hợp vừa thu thập các tập
    tham số vừa xử lý để tiệm cận đến giá trị thống kê (quy luật thống kê) thông
    qua quá trình học của hệ thống xử lý. Phương pháp xử lý số liệu sử dụng
    mạng nơron có khả năng đáp ứng những yêu cầu trên, cho phép nâng cao khả
    năng xử lý số liệu và mở rộng tập thông số chẩn đoán.
    Việc nghiên cứu giải quyết những vấn nêu trên không chỉ là đáp ứng
    yêu cầu thực tiễn cấp thiết của ngành đường sắt mang tính thời sự trong giai
    đoạn hiện nay và thời gian tới mà còn có ý nghĩa khoa học khi đưa những
    công cụ mô phỏng và tính toán hiện đại vào lĩnh vực chẩn đoán kỹ thuật của
    ngành.
    9


    Đề tài luận án “Ứng dụng mạng nơ ron trong chẩn đoán tình trạng
    kỹ thuật động cơ điện kéo của đầu máy
    ” đi sâu nghiên cứu về lý thuyết chẩn
    đoán áp dụng cho đối tượng động cơ điện kéo nhằm các mục tiêu sau:
    - Xác định tập các thông số chẩn đoán phù hợp cho ĐCĐK.
    - Ứng dụng mạng nơron trong chẩn đoán tình trạng kỹ thuật ĐCĐK
    Đối tượng nghiên cứu của luận án: Luận án chẩn đoán kỹ thuật áp
    dụng cho ĐCĐK trong tình trạng đang hoạt động.
    Phạm vi nghiên cứu: ứng dụng mạng nơron trong chẩn đoán kỹ thuật.
    Phương pháp nghiên cứu: Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết về chẩn
    đoán, lựa chọn và xây dựng các mô hình chẩn đoán và phương pháp chẩn
    đoán tình trạng kỹ thuật của đối tượng cần chẩn đoán. Thực hiện mô phỏng
    trên máy tính và trên mô hình thí nghiệm để đánh giá kết quả chẩn đoán.
    Cấu trúc của luận án gồm:
    Mở đầu
    Chương 1: Chẩn đoán kỹ thuật cho động cơ điện kéo: Nghiên cứu về
    phương pháp chẩn đoán dựa trên mô hình áp dụng cho bài toán chẩn đoán
    thiết bị trong tình trạng hoạt động. Tình hình nghiên cứu về chẩn đoán kỹ
    thuật và chẩn đoán kỹ thuật cho động cơ điện kéo.
    Chương 2: Mô hình hóa và xây dựng tập thông số chẩn đoán cho ĐCĐK:
    Trên cơ sở phân tích mô hình cấu trúc của đối tượng và xác định hàm chỉ tiêu
    chất lượng thông số chẩn đoán, xây dựng tập thông số chẩn đoán cho bài toán
    phát hiện lỗi và phân biệt lỗi.
    Chương 3: Ứng dụng mạng nơron trong chẩn đoán kỹ thuật cho ĐCĐK.
    Nghiên cứu phương pháp phân tích triệu chứng lỗi ứng dụng mạng nơron
    RBF trong ước lượng thông số chẩn đoán dựa trên mô hình. Áp dụng cho bài
    10


    toán phát hiện lỗi dựa trên nhiệt độ và xây dựng triệu chứng lỗi cho bài toán
    chẩn đoán lỗi đánh lửa cổ góp.
    Kết luận và kiến nghị
    Phụ lục

    Xem Thêm: Ứng dụng mạng nơ ron trong chẩn đoán tình trạng kỹ thuật động cơ điện kéo của đầu máy
    Nội dung trên chỉ thể hiện một phần hoặc nhiều phần trích dẫn. Để có thể xem đầy đủ, chi tiết và đúng định dạng tài liệu, bạn vui lòng tải tài liệu. Hy vọng tài liệu Ứng dụng mạng nơ ron trong chẩn đoán tình trạng kỹ thuật động cơ điện kéo của đầu máy sẽ giúp ích cho bạn.
    #1
  7. Đang tải dữ liệu...

    Chia sẻ link hay nhận ngay tiền thưởng
    Vui lòng Tải xuống để xem tài liệu đầy đủ.

    Gửi bình luận

    ♥ Tải tài liệu

social Thư Viện Tài Liệu
Tài liệu mới

Từ khóa được tìm kiếm

Nobody landed on this page from a search engine, yet!

Quyền viết bài

  • Bạn Không thể gửi Chủ đề mới
  • Bạn Không thể Gửi trả lời
  • Bạn Không thể Gửi file đính kèm
  • Bạn Không thể Sửa bài viết của mình
  •  
DMCA.com Protection Status