1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

现代工业生产、电力系统及产业部门以至我们的日常生活,几乎离不开各种各样的电机,它们已是当今生产活动和日常生活中最重要的驱动装置,电机是运用自动控制技术的 ,且其也已广泛用于航天航空、医学和工业生产过程等领域,构成自动控制系统的基本单元是电子元器件和机械零部件,所以元器件可靠性是系统可靠性的基础。组成控制系统的各个基本环节发生故障的可能性变大。

故障诊断(fd)始于(机械)设备故障诊断,其全名是状态监测与故障诊断,它包含两方面的内容:一是对机器运行状态进行监测;二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析,设备故障诊断是随设备管理设备维修发展起来的。故障诊断理论是在本世纪70年代初期首先从美国发展起来的,美国麻省理工学院的beard(1971年)首先提出了用解析冗余代替硬化冗余,并通过系统的自组织使系统闭环稳定,通过比较观测器的输出得到系统故障信息的新思想,标志着这门技术的诞生,70年代是其发展的初级阶段,出现了一些简单的故障算法,但是应用实例很少,理论还不成熟,80年代故障诊断理论得到了蓬勃发展,有一种新的理论方法提出,理论的实际应用也得到了发展,不过技术应用面还是比较狭窄,主要集中在航天、船舶、发电厂、核电厂等一些专门领域,使用的故障诊断方法主要是基于观测器(滤波器)方法或是系统辨识和参数估计方法,90年代以后,人们对于故障诊断理论的研究更加深入,各种方法相互渗透和融合,理论应用的领域也有了很大的扩展,参数估计和观测器(滤波器)方法仍然是使用得最多的故障诊断方法。该方法一直发展至今。具体来讲,故障可划分为四种类型:

1.被控对象故障对象的某一子设备不能完成原有的功能。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1. 本课题要解决的问题

首先要求学习人工神经网络的相关理论知识，特别是了解rbf和bp神经网络的原理；

查找并下载3个左右故障诊断的数据集。然后对所下载的数据集建立rbf神经网络故障诊断模型，进行仿真实验和参数分析实验，再对rbf故障诊断模型性能进行分析，如果达不到我的要求就要改进诊断精度。