中文摘要

機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)都會(huì)伴隨著振動(dòng)，而當(dāng)機(jī)器振動(dòng)過(guò)大時(shí)，則表示可能產(chǎn)生故障現(xiàn)象，對(duì)于馬達(dá)而言，在其發(fā)生故障時(shí)，可透過(guò)多種振動(dòng)分析方法加以診斷，而每一種分析方式，皆有一定鑒別的特性，若使用單一分析方法，有時(shí)未能正確診斷靜出故障原因，為了能提高故障障鑒別率，木文提出以頻譜、頻瀑及軸心軌跡圖分析為主之正反向綜合推理診斷方法。在正向推理中頻譜及頻瀑分析，應(yīng)用了倒傅遞類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論及子網(wǎng)絡(luò)的概念，分別架構(gòu)出轉(zhuǎn)子、軸承、電機(jī)三個(gè)子網(wǎng)絡(luò)，透遇類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的方式做正向推理，求取故障可能發(fā)生原因。軸心軌跡正向推理方式，利用人為識(shí)別軸心軌跡圖形，以圖形判別可能的故障類(lèi)型。反向及綜合推理方式，是利用貼近度與正向推理結(jié)果進(jìn)行加權(quán)支持度計(jì)算，其中貼近度應(yīng)用海明(Hamming)距離之貼近度理論，將提取之故障特微信號(hào)與定羲之實(shí)際故障時(shí)所對(duì)應(yīng)故障特征量做貼近度計(jì)算。