基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究

介绍了小波分析的基本理论,并将小波分析应用于轴承的故障诊断。通过对实验数据的分析和处理,提取出了故障特征,并准确地对故障进行了定位。这种方法取得了良好的诊断效果,适合于滚动轴承的故障诊断。     

改进小波包与RBF网络在轴承诊断中的应用

基于故障轴承的特征提取,提出一种基于小波包与径向基RBF神经网络相结合的故障诊断方法,克服了以往常用诊断方法中的小波BP神经网络网络收敛慢、训练时间长、而且常常陷入局部极小点的缺点。采用小波滤波技术对采集到的滚动轴承振动信号进行滤波处理,利用小波包分解获得滚动轴承振动信号的特征向量作为故障样本对RBF网络进行训练,进行了详细的故障诊断试验研究。实验结果表明训练好的RBF网络能够很好地诊断出轴承故障类型,故本方法在旋转机械故障诊断方面具有良好的应用价值。     

一种改进的小波神经网络在故障诊断中的应用

针对现有BP网络在故障诊断中存在的问题,提出将小波函数与神经网络结合构成小波网络,代替BP网络用于故障诊断。对其存在的易将未知故障化为某一已知故障的问题,提出将小波网络加以改进,对诊断结果做最后的验证,以确保诊断结果的正确,同时也能准确地发现新的故障,并将其另开新类。仿真实验表明小波网络较BP网络更适用于故障诊断,且对小波网络进行的改进对新故障的发现也很有效。     

基于小波网络航空发动机滑油系统故障诊断方法研究

研究基于小波神经网络的非线性系统的故障检测和诊断方法.把小波分析与前馈神经网络相融合,并推导出其具体的算法.应用小波神经网络时航空发动机滑油系统进行故障诊断.实验和仿真的结果表明:小波网络应用于故障诊断时具有收敛速度快,对网络输入不敏感等特点,为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法.     

基于知识增殖神经网络的滚动轴承故障诊断

对滚动轴承故障模式识别进行了研究,阐述了小波包神经网络诊断方法的工作原理和实现过程.针对在处理大规模或者较复杂问题时,人工神经网络存在网络学习失败或推广能力不好的问题,从网络推广能力的角度分析了具有知识增殖能力的小波包神经网络诊断系统的结构设计.试验结果表明,所提出的故障诊断方法能够较精确实现滚动轴承多部位的单一、复合故障的定位和模式识别,效果明显好于单一网络.     

基于LVQ神经网络的异步电动机故障诊断

应用小波包分析法和学习矢量量化网络对异步电动机的故障进行诊断。采用小波包分析法对采集的异步电机振动信号进行小波包分解,选取特殊频段的能量特征值作为LVQ神经网络的输入样本,通过训练,使构造的学习矢量量化网络能够反应能量特征值和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。仿真结果表明,与常规方法相比,小波包分析法与LVQ网络结合构成的故障诊断分类器能更准确、更有效地实现异步电动机故障诊断。     

基于小波变换预处理的模拟电路故障诊断

把小波变换用于模拟电路故障诊断中。输出信号的低频系数反映了信号的概貌特征．表征了电路的故障情况,因此,利用小波变换有效地提取故障特征信息。提出了“小波系数-故障”的故障诊断方法。计算和实验结果表明：该方法可以简化神经网络的结构和减少它的训练时间,快速高效地进行模拟电路故障诊断与定位。     

基于WPA和LS-SVM的风力发电机故障诊断方法研究

针对风电机组低速齿轮箱故障的故障特点,提出了一种应用小波包分析(WPA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的故障诊断方法。将低速齿轮箱不同故障状态下的振动信号经小波包分解后获得各频带能量,经过归一化处理后作为特征向量构成训练样本和测试样本。通过训练样本训练LS-SVM故障诊断模型,用测试样本检验LS-SVM故障诊断模型的正确率。实验结果表明,WPA和LS-SVM相结合的故障诊断方法具有良好的诊断效果。     

基于小波变换的电气设备故障诊断技术

小波变换具有良好的时-频特性，因此可以有效地用于电气设备故障诊断。在对电气设备进行故障分析、诊断过程中，利用小波变换进行故障信号的故障时刻检测具有重要意义。小波变换用于电气设备故障诊断就是对电气设备各种电磁、机械等信号进行实时监测控制，判断其状态，以便在故障初期或故障时刻发出警报，并随时进行处理，排除故障。对信号进行特征提取，是故障诊断的关键。突变信号往往表明电气设备发生了某类故障，如果能对突变信号进行有效识别，就可以进行故障诊断、故障分析，从而排除故障。分析了电气设备故障的奇异性，通过仿真得出小波变换用于电气设备故障诊断的方法，以准确检测奇异点，确定故障时刻。     

基于小波神经网络的电路故障诊断方法

本文根据小波神经网络故障诊断的基本思想,提出了一种基于“小波系数特征故障”的小波预处理神经网络模拟电路故障诊断方法。实验仿真结果表明,使用该方法提取故障特征加快了BP神经网络的训练速度.能迅速有效地进行故障检测和定位。     

基于小波--神经网络模拟电路故障诊断方法的研究

对模拟电路提出了一种基于小波神经网络的故障诊断方法 ,该法用小波变换作为故障信号的预处理器 ,大大地减少了神经网络的输入数目 ,从而简化了神经网络的结构和减少了它的训练时间 ,并提高了辨识故障类别的能力。在简介该法故障诊断的基本原理后对实例电路进行了故障划类 ,小波函数及故障特征选择 ,给出了计算故障类别特征的仿真编程及故障类别的识别方法     

模拟电路故障诊断的新方法

本文提出了用多小波神经网络诊断模拟电路故障的新方法。根据多小波的多分辨率分析思想,构造了一种多小波神经网络,其激励函数为具有紧支撑集、对称性和正交性的多尺度函数和多小波函数。用多小波神经网络和单小波神经网络对实例电路进行故障诊断,仿真结果表明,与单小波神经网络相比,多小波神经网络不仅学习收敛速度快,而且能够更准确地对模拟电路进行故障诊断。     

基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法的研究

本文以进行模拟电路故障诊断为主要目的，提出了基于小波包变换预处理的交流电路神经网络故障字典法，此方法充分利用小波包分解信号的能力，把交流电路的频率响应任意细分，能获取更多的故障特征。诊断速度快．效果好     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

本文对模拟电路提出了一种基于小波神经网络的故障诊断方法。该法利用小波空间中函数的多分辨率分解思想，构造了一种激励函数为具有紧支撑集的尺度函数和小波函数的小波神经网络。这种小波神经网络隐层节点数的选取有理论根据，解决了传统神经网络隐层节点数难以确定的问题。分别用本文提出的小波神经网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断，结果发现，小波网络比传统BP网络方法不仅学习收敛速度快，而且有效地避免了局部最小值问题。     

基于小波变换和ICA特征提取的开关电流电路故障诊断

提出了采用小波变换和独立成分分析(ICA)作为预处理器来进行特征提取的神经网络开关电流电路故障诊断方法。该方法对采集到的故障响应信号进行Haar小波正交滤波器分解,获得低频近似信息和高频细节信息;然后利用独立成分分析方法进行ICA故障特征提取;最后将所得到的最优故障特征输入到BP神经网络中进行故障分类。对六阶切比雪夫低通滤波器和六阶椭圆带通滤波器电路进行了仿真实验验证,获得了100%的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了该方法的优越性。     

基于改进小波神经网络的旋转机械故障诊断

根据旋转机械复杂的故障特点，提出了结合第2代小波分析、模糊理论和神经网络形成的改进小波神经网络。该诊断方法利用第2代小波分析对信号进行预处理-征向量的提取，然后用训练好的模糊神经网络进行故障识别，并对相应算法进行了优化。将改进小波神经网络运用于旋转机械的故障诊断，通过计算机仿真和试验的结果表明，该方法在处理多故障耦合的情况时优势明显，不仅可以正确识别故障的类型，还可以进一步对故障的严重程度及其发展趋势进行可靠的诊断。这表明改进的诊断方法是行之有效的，为旋转机械的故障诊断提供了理论支持。     

改进的小波神经网络在异步电机故障诊断中的应用

根据异步电机的复杂故障特点,结合小波变换技术,提出了一种改进的小波神经网络用于异步电机的故障诊断。利用小波变换技术提取异步电机特征信号作为小波神经网络的输入向量,并对小波神经网络算法进行优化,提出了动量系数和学习率自适应调整的小波神经网络算法,给出了动量系数和学习率的调整方法。通过实际测试数据的诊断结果说明该方法的有效性和可行性,具有诊断准确率高、收敛速度快、泛化能力强等优点。     

基于PSO优化的RBF网络液压泵故障诊断研究

提出了以小包分解和粒子群优化的径向基神经网络(RBFNN)为基础的液压泵故障诊断方法。通过小波包分解对振动信号做降噪处理并提取相应的故障信号的特征能量值,将此特征能量值作为神经网络的输入,再采用粒子群算法对神经网络的数据中心和宽度、输出权值和阈值进行优化,并将其分别与基于传统神经网络和基于遗传算法优化的故障诊断方法进行对比分析。对比结果表明,该方法具有很好的诊断效果。