遗传支持向量机在液压泵轴承故障的预测与应用

为了能够提高液压泵轴承故障预测的效率,深入地研究了支持向量机在液压泵轴承故障诊断中的预测和应用。提出了遗传模拟退火算法优化的最小二乘支持向量机预测模型,并分别对最小二乘支持向量机和遗传模拟退火算法进行了描述,给出了优化预测模型。通过实例研究,结果表明该方法具有较高的预测精度。     

核函数在液压泵故障诊断中的应用研究

支持向量机是基于统计学习理论上发展起来的一种新型机器学习方法。在用支持向量机对液压泵故障诊断中,采用了不同的核函数及核函数参数进行分类,取得了较好的效果,讨论了选取不同核函数对分类性能的影响。     

基于支持向量机的液压泵故障诊断

支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,用ν-支持向量机构造"一对一"多分类算法,应用于ZB40液压泵的故障诊断,取得了较好效果,较神经网络方法,它不必预先提取信号的特征量,只需要少量的故障样本训练分类器,实用性好。     

变精度粗糙集和支持向量机在轴承故障诊断中的应用

针对故障诊断中样本缺乏以及样本数据中难免存在噪声等问题,提出了变精度粗糙集与支持向量机杂合的故障诊断方法:先用变精度粗糙集理论提取故障诊断的特征,获得最优决策系统,在此基础上设计了SVM多分类器进行故障诊断。轴承故障诊断的仿真结果验证了变精度粗糙集理论与支持向量机杂合的诊断方法的可行性。     

基于支持向量机的数控机床液压刀架的故障诊断研究

针对数控机床液压刀架在工作过程中所产生的不同种类的故障情况,利用支持向量机对其进行故障诊断。分析了数控机床液压刀架的工作原理;分析了支持向量机的基本概念,建立了故障诊断流程;进行了故障仿真分析,结果表明该方法具有较好的故障诊断可靠性。     

基于差分进化算法在煤矿水泵故障诊断中的应用

由于煤矿井下工作环境恶劣,对水泵的故障诊断非常重要。为了使支持向量机在水泵故障诊断中获得更好的分类效果,将差分进化算法应用于支持向量机的寻优中;并且深入分析了差分进化算法的原理,构建了基于支持向量机模型的水泵故障诊断模型。工程实践表明,笔者提出的将差分进化算法对支持向量机寻优的故障诊断方法具有良好的诊断效果。     

SVM在煤矿机电设备故障诊断中的应用

针对煤矿大型机电设备故障诊断与维修过程中存在故障数据少、干扰大的非线性特征,提出了采用支持向量机进行故障诊断的方法。建立了系统故障诊断分类模型,采用拉格朗日函数得到了最优解。通过对刮板输送机传动部温度故障数据的参数估计与分类研究,结果表明支持向量机故障诊断效果较好。     

孪生支持向量机在滚动轴承振动故障诊断中的应用

通过对滚动轴承振动信号进行定量分析,从振动故障信号中提取与故障诊断方法有关的故障特征,在传统支持向量机的基础上,研究孪生支持向量机的建模方法,建立基于孪生支持向量机的滚动轴承振动故障诊断模型,并结合粒子群优化算法对故障诊断模型的关键参数进行寻优,从而得到最佳的故障诊断模型。仿真结果表明,将孪生支持向量机建模方法应用于滚动轴承振动故障诊断中,能够取得较好的诊断效果和诊断效率,结合粒子群优化算法进一步提高了故障诊断模型的分类准确率,为滚动轴承的振动故障诊断提供了可行有效的思路。     

基于支持向量机的数控机床总线的故障诊断研究

为了能够准确地对数控机床进行故障诊断,深入地研究了支持向量机故障诊断的方法。提出了最小二乘支持向量机的基本理论;提出了遗传模拟退火算法;进行了实例研究,结果表明该方法具有较高的故障诊断能力。     

基于支持向量机的液压泵在线故障预警

为了实现液压泵自动故障预警，提出了一种基于在线单类支持向量机的新方法.与离线单类支持向量机不同，该方法可根据输入样本的变化不断地及时调整自由参数，实现持续学习.同时提出了一种在线检测奇异值的鲁棒性算法.最后，从液压泵振动信号的时域信息中提取诊断特征参数，组成最小诊断参数组合，建立了液压泵在线故障预警系统，并进行了仿真研究.     

齿轮泵性能影响因素及改进研究

液压泵有齿轮泵、叶片泵、柱塞泵、螺杆泵等,在工程机械液压系统中,齿轮泵应用较多。介绍齿轮泵工作原理,齿轮泵性能参数,分析影响其性能的结构因素和使用因素,研究相应的改进措施,以期更好地发挥齿轮泵的工作性能。     

基于振动的液压传动系统状态监测方法研究

对液压传动系统进行状态监测,可以保证和提高液压传动系统可靠性,而液压传动系统的故障往往经历一个从产生到发展、从轻微到严重的渐变过程,因此尽早识别轻微故障,对于提高液压系统的安全性具有重要的意义。如支持向量机可以在这个领域能发挥很重要的作用。研究了基于振动的液压传动系统的状态监测方法,利用支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)获得各个样本的后验概率信息,然后通过引入损失函数,使诊断决策的平均损失达到最小。模拟液压泵故障实验证明了该方法的有效性。     

基于ANSYS Workbench柱塞泵主轴动、静态性能分析

主轴是液压泵的重要零件之一,起着传递扭矩的作用,对液压泵的性能有着重要的影响。运用ANSYS Workbench对某型开式回路斜盘式柱塞变量泵的主轴进行动、静态性能分析,主要对柱塞泵主轴进行静力分析和模态分析,得到相关参数,并对主轴进行了一定的优化。为该类主轴的设计和优化提供一定的参考。     

Research on synchronous gear pump

Based on a comprehensive analysis of the structure and existing problems of the gear pump, provided a structure principle of a synchronous gear pump. The discussions focused on the working principle, construction features and finite element analysis of the hydraulic gear. The research indicates that the new pump has such advantages as lower noise, better distributed flow and a high work pressure, and it can be widely used in hydraulic systems.     

液压提升机发展中须解决的若干技术问题

通过对液压提升的层位精度、乘坐舒适性及其液压驱动与制动间的工作协同性分析,指出了现有液压提升机的手动操作,变量泵直接反馈排量调节变量结构,泵控马达开环速度控制方式等是液压提升机不能实现立井提升的主要原因,实现液压提升机的计算机自动控制才是解决问题的关键。     

基于FRS—SVM采煤机液压系统故障诊断的研究

结合模糊粗糙集(FRS)理论和支持向量机(SVM)分类机理,提出了一种新的液压系统故障诊断方法。应用FRS理论处理不确定、不完备信息的属性约简能力,剔除冗余信息,获得具有代表性的特征信息,再利用SVM的推广能力,对小样本数据进行故障诊断。通过此方法对采煤机牵引部液压系统的故障诊断仿真实验,结果证明大大提高了诊断精度和效率。     

基于粗糙集的装载机液压系统故障诊断专家系统知识获取研究

针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出一种基于粗糙集的装载机液压系统故障诊断专家系统知识获取模型。将装载机液压系统的故障历史数据离散化,构建故障诊断决策表,通过粗糙集数据挖掘算法获取故障诊断的最小约简属性集和潜在的诊断规则,并建立诊断规则知识库。以ZL50型装载机液压系统中的齿轮泵故障分析为例进行了验证。     

离散BAM网络在混凝土输送泵故障诊断中的应用

以混凝土输送泵液压系统为研究对象,详细论述了离散BAM网络及其动力学演化过程,建立了基于BAM算法的神经网络模型,将其应用到混凝土输送泵液压系统的故障诊断中,并利用Lyapunov能量分布图对网络进行分析。结果表明:将离散BAM网络应用于故障诊断是可行的,为故障诊断开辟了一条新途径。     

基于改进布谷鸟算法与SVM的矿用变压器故障诊断

矿用变压器主要用于含有易燃气体和煤尘的矿井中,为采煤机、运输车及照明系统提供电源。针对目前矿用变压器故障诊断准确率不高的情况,提出了一种基于改进布谷鸟算法和支持向量机(SVM)的矿用变压器故障诊断方法。首先引入改进的布谷鸟算法对支持向量机参数进行寻优,获得具有最佳参数的支持向量机模型,然后利用支持向量机对变压器故障进行分类来实现变压器故障的诊断,最后,通过算例仿真对所提算法和检测方法进行了验证,Matlab仿真结果表明：利用改进布谷鸟算法和诊断模型得到的矿用变压器故障诊断准确率要高于传统的矿用变压器故障诊断方法。