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基于Agent和支持向量机的远程智能诊断技术研究

程晓盛  
【摘要】:状态监测和故障诊断技术是提高系统可靠性和可维修性的有效途径。由于机电设备所处区域的分布性,随着Internet技术的普及和应用,分布式远程智能诊断系统的研究和应用成为当前研究热点。机电设备自身结构的复杂性和所处环境的多样性,对于故障诊断的智能性有了更高的要求,使得研究和运用具有分布式智能特征的Agent技术和新通用学习方法——支持向量机,成为当前另外两个研究热点。 论文在系统的理论研究的基础上,运用虚拟仪器技术和小波分析理论对液压泵端盖振动信号进行采集和处理,并将支持向量机理论、Agent技术和Internet技术融合起来,引入到液压泵的远程智能故障诊断中。 论文主要进行了以下几方面的工作: (1)详尽地综述了Agent技术,并将其应用到故障诊断领域,提出了一种基于混合结构的Agent模型用以诊断维护;对多Agent技术进行了总结,并提出了一种基于多Agent的故障诊断系统的层次化结构。 (2)详尽阐述了支持向量机技术,并对支持向量机部分核函数参数选择进行了研究,并将其应用于液压泵故障诊断的研究中。 (3)详尽地阐述了C/S和B/S两种应用于远程故障诊断的体系结构,并加以对比和分析。选择B/S模式制定了远程智能故障诊断设计方案,选用Tomcat服务器构建Web服务器,运用MySQL建立网络数据库,将SVM与Agent融合编写JSP,从而实现了Web诊断服务。 (4)运用小波分析理论和虚拟仪器技术,对液压泵进行振动信号采集、小波除噪及特征提取,在LabVIEW平台上集成编写了液压泵振动信号采集、除噪与特征提取应用软件,并完成了液压泵振动信号现场采集处理与远程诊断的实验研究。


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