随着我国经济的飞速发展，轨道交通系统已经成为对社会经济生活有着巨大影响的一类系统，特别是地铁轨道交通对于一个城市、一个地区的社会经济生活更有着极为重要的影响。地铁建于地下空间内，所有的通风几乎都是通过轴流风机来进行的，它承担地铁下内部空间与外部自然的气体交换工作。因此对地铁系统中的重要机电设备轴流风机展开故障诊断的研究，有着重大意义。下面看一下详细的介绍。
　　轴流风机是典型的旋转机械，采用其振动信号作为轴流风机的故障诊断的特征信号。主要完成的工作有以下几个方面：
　　1、结合轴流风机的工作原理，研究轴流风机转子不平衡、轴系不对中、连接件松动、叶片故障等常见故障机理，总结归纳轴流风机常见故障的振动特性；
　　2、针对地铁轴流风机故障信息样本难以采集获取，提出一种全新的方法基于虚拟样机的故障模拟方法。利用美国PTC的PRO/ENGINEER软件进行轴流风机的实体模型，通过MECHANISM/Pro专业接口将模型导入动力学仿真软件ADAMS，在ADAMS中进行轴流风机的故障模拟，提取其故障数据信息；
　　3、研究基于BP神经网络和SOM神经网络的轴流风机故障诊断方法，建立了两种神经网络的网络模型，并对其进行训练，通过实例验证了方法的正确性。最后将模拟故障获取的数据作为神经网络的输入，在MATLAB中进行轴流风机的智能故障诊断得到了最终实验结果，验证了课题方案的正确性。
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