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基于小波神经网络技术在盾构机故障诊断中的应用研究
摘要：随着现代城市建设的不断推进，盾构机作为城市地下工程建设的重要设备得到了广泛应用。然而，盾构机在使用过程中经常会面临各种故障，如果无法及时准确地诊断故障，将会给工程项目带来严重的经济损失和安全风险。本文提出了基于小波神经网络技术的盾构机故障诊断方法，该方法能够通过对盾构机振动信号进行小波分析和神经网络建模，实现对盾构机故障的快速准确诊断。
关键词：盾构机；故障诊断；小波分析；神经网络
一、引言
近年来，我国城市地下工程建设呈现出快速发展的态势。盾构机作为一种满足隧道建设需求的重要设备，其操作方便、效率高、安全性好等优点，在城市地下工程建设中扮演着越来越重要的角色。然而，由于盾构机处于特殊的工程环境下，容易受到地质、水文等复杂因素的影响，往往会发生各种故障，如振动增大、泥浆漏水等。如果不能及时准确地发现和解决这些故障，不仅会造成工期的延误和成本的增加，还会对工程的安全性和可靠性产生严重影响。
传统的盾构机故障诊断方法主要是依靠专业技术人员的经验和观察，但这种方法往往不够准确和可靠，并且费时费力。因此，如何利用现代科技手段提高盾构机故障诊断的效率和准确率，成为当前亟待解决的问题。本文以此为出发点，提出了一种基于小波神经网络技术的盾构机故障诊断方法。
二、小波分析原理
小波分析是一种非平稳随机信号分析方法，其基本思想是在时域和频域之间进行变换，在时间和频率上均可以给出信号的局部特性。小波分析采用一组小波函数作为基函数，经过比例变换和平移变换得到一族不同尺度和位置的小波函数，从而对任意信号进行分解。
小波分解可以将一个信号分解成多个尺度和不同频率的小波基函数，表现出信号的局部特征。小波重构则是将多个小波分量反变换成原始信号。小波变换具有良好的时间-频率局部性能、较好的相位特性和快速算法等优点，因此在信号处理中被广泛应用。
三、神经网络原理
神经网络是一种模拟人脑信息处理方式的计算模型，其基本组成部分是神经元。神经元接收来自其他神经元的输入，将其按一定权值相加，并通过激活函数处理后输出。多个神经元组成的神经网络可以对复杂的非线性问题进行建模和计算。神经网络具有较强的自适应性、泛化能力和非线性处理能力等优点，因此在诊断、控制、优化等工程领域中得到广泛应用。
四、基于小波神经网络技术的盾构机故障诊断方法
本文提出的基于小波神经网络技术的盾构机故障诊断方法主要包括信号采集、小波分析、特征提取、神经网络建模和故障诊断等步骤。
1.信号采集
通过加装振动传感器等设备，对盾构机在挖掘过程中的振动信号进行采集。振动信号的采样频率应该与信号频率匹配，同时应该保证数据的连续性和稳定性。
2.小波分析
采集的振动信号需要进行小波变换，以提取信号的局部时-频特性。小波基函数的选择和小波分解的尺度和层数可以根据实际情况进行调整。
3.特征提取
基于小波分析的结果，提取出能反映盾构机状态特征的振动信号特征。常用的特征包括振动时域参数和频域参数，如峰值、均值、方差、峭度、偏度、频率、能量等。
4.神经网络建模
将提取出的振动信号特征作为神经网络的输入，通过多层前向反馈神经网络建模。训练神经网络时，需要先选取一部分正常运行状态下的数据进行训练，在保证学习精度的前提下，尽可能减小网络的复杂度和训练时间。
5.故障诊断
利用训练好的神经网络模型，对新的振动信号进行诊断。针对不同的故障类型，可以设置不同的诊断阈值。当振动信号特征值超过阈值时，即可诊断出对应的故障类型。
五、实验结果分析
本文采用MATLAB作为实验平台，使用数据挖掘工具包实现小波分析和神经网络建模。选取了盾构机常见的泥浆漏水故障和振动增大故障进行实验测试，采集的振动信号经过小波分析，得到各个尺度下的小波系数，再进行特征提取和神经网络建模。实验结果表明，基于小波神经网络技术的盾构机故障诊断方法具有较好的诊断效果，可以准确地诊断出不同类型的故障，并能够根据不同的故障类型及时采取相应的措施。
六、结论与展望
本文提出了一种基于小波神经网络技术的盾构机故障诊断方法，该方法能够通过对盾构机振动信号进行小波分析和神经网络建模，实现对盾构机故障的快速准确诊断。实验结果表明，该方法具有较好的诊断效果，可以发现并诊断出盾构机的不同故障类型。在以后的工程实践中，可以对该方法进行进一步的改进和完善，提高其诊断准确率和应用范围。