基于小波神经网络的水电机组振动故障诊断研究

提出应用频谱法和小波神经网络对水电机组的振动故障进行诊断。在对水电机组振动信号进行频谱分析后,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使构造的小波神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型之间的映射关系,从而达到故障诊断的目的。诊断结果表明,与常规神经网络诊断方法相比,频谱分析与这种小波神经网络相结合的方法进行故障诊断简单有效、并具有诊断速度快和泛化能力强等优点。     

一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法

本文针对模拟电路提出了1种新的基于紧致型小波神经网络的故障诊断方法。该方法首先利用小波变换和主成分分析对故障信号进行预处理,然后用处理后的故障特征数据对小波神经网络进行训练和测试。仿真实验表明,该方法比普通神经网络方法训练速度更快,诊断准确率更高。     

基于神经网络算法的感应电机故障诊断方法

本文研究电机转子断条故障的诊断机理,选取小波包分析作为信号处理的前置手段,得到输出神经网络的特征向量。神经网络通过学习训练得到诊断结果,将小波的局部特性和神经网络的自学习特性结合起来,使诊断系统具有自适应分辨性和良好的容错性。本研究已经应用于电机故障诊断教学实验,针对特征向量提取方法实现了故障的诊断和区分。     

小波包-神经网络在汽轮机转子故障诊断的应用

根据汽轮机转子振动信号特点,提出了小波包分析和概率神经网络相结合的故障诊断方法。利用小波包对故障信号进行分解,然后将归一化后的数据用于概率神经网络,从而对信号特征及其故障类型建立非线性映射,实现故障诊断。MATLAB的实验仿真表明,小波包分析和概率神经网络的结合在汽轮机转子常见故障的诊断中是很有效的。     

基于改进遗传小波网络的电机故障诊断研究

用频谱分析方法提取了无刷直流电动机的正常工作状态和几种常见的故障(位置传感器一路故障、A相绕组断路故障和驱动开关断路故障)时的特征信号,进行了诊断算法研究,提出了用改进遗传算法优化小波神经网络参数的调整过程,并用改进遗传小波神经网络对无刷直流电动机进行故障诊断。仿真结果表明,与经典遗传小波神经网络、小波神经网络和BP神经网络等方法进行比较,该方法在无刷直流电动机故障诊断中具有更快的收敛速度和更高的诊断精度。     

利用小波神经网络的电力变压器故障诊断方法

为提高变压器传统油中溶解气体分析(DGA)的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络(WNN)的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN,引入学习率和动量系数来训练网络。实验结果表明:相同条件下,较之传统比值法与BP神经网络,WNN的故障模式识别准确率更高,对照BP神经网络,所提出的WNN变压器故障诊断方法在稳定性和收敛时间方面表现更优。     

基于小波神经网络的电机故障诊断研究

提出了用小波神经网络对电机进行故障诊断的方法。利用小波神经网络对任意函数或信号具有有效的逼近功能的这一特点,对异步电动机故障进行有效的诊断与监控。通过实例仿真验证了基于小波神经网络的电机故障诊断方法,并与BP神经网络比较,进一步说明小波神经网络在故障诊断中的优越性。     

基于改进粒子群优化神经网络的电机故障诊断

为了更加准确快速地诊断出三相异步电动机运行过程中发生的各类故障,在采用小波包分析提取异步电机故障特征向量的基础上,提出了一种混沌动态权重粒子群算法(CDW-PSO)优化BP神经网络的故障诊断方法,构建电机的神经网络故障诊断模型,采用混沌动态权重粒子群算法优化神经网络的结构参数。实验分析表明,采用该方法用于电机故障诊断,诊断速度快、准确性高、可靠性好。     

基于小波分析及网络的电力电子电路故障诊断方法

针对电力电子电路故障,结合小波多分辨分析,将信号的特征提取作为网络的第一层,用小波函数代替普通神经网络中的S函数,提出了函数型和权值型两种不同的4层小波神经网络方法,给出了相应的数学模型和学习算法。以三相整流桥电路为例,建立了小波神经网络的输出与故障元之间的对应关系,实现了电路的故障诊断,并与用普通BP网络诊断的结果进行了比较。仿真结果验证了两种方法的正确性。     

一种模拟电路故障诊断方法的研究

基于模拟电路发生故障会导致电路信号小波包系数某种对应改变以及神经网络非线性逼近的特点,提出了一种基于小波包变换和神经网络的模拟电路故障诊断方法。先仿真得到正常和故障状态下的输出电压信号,然后对输出电压信号进行Haar小波包变换并提取小波包系数,并对各频段小波包系数变化值的能量进行归一化处理提取故障特征量,最后利用故障特征矢量训练神经网络确定模拟电路故障诊断的神经网络模型。仿真结果表明基于小波包变换和神经网络的模拟电路故障诊断方法取得了较好的效果。     

模拟电路故障诊断的多小波神经网络算法

提出了基于多小波变换和能量归一化预处理的模拟电路故障诊断多小波神经网络算法.这种方法能够有效提取故障信号特征,从而减少小波网络训练时输入层和隐层节点的个数,减小网络的规模,降低计算的复杂度,也加快了训练速度.最后在Matlab和模拟电路仿真软件IsSpice4下对算法的收敛性能进行了仿真比较,结果表明基于多小波变换的算法能够对模拟电路的故障进行有效诊断和定位,而且收敛速度比小波包变换更快一些.     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断改进

在运用神经网络进行模拟电路故障诊断的过程中,代表着故障特征的网络输入至关重要,由于小波变换的时频局部化和多尺度分析等特性,将两者结合起来,通过小波变换对模拟电路的输出响应进行故障特征提取,同时解决PSPICE与MATLAB之间的数据通信问题,提出将蒙特卡罗分析产生的所有训练样本经过处理后输入到一个神经网络进行训练的方法,从而避免了训练多个神经网络。利用神经网络对各种故障模式进行分类,实现模拟电路的故障诊断,并进一步与传统的BP网络故障诊断法进行比较。仿真结果表明,该方法可以实现故障检测及定位,诊断的准确率显著提高,适用于模拟电路故障诊断。     

基于小波神经网络的在线警报处理系统

利用小波变换在信号处理方面的时频分析能力和神经网络对任意非线性函数的普通的逼近能力，提出了一个基于小波神经网络的电力系统故障段辨别方法。故障诊断系统依据保护继电器和断路器的采样信息估计电力系统中故障段的位置。仿真结果显示，小波神经网络故障诊断系统能正确估计电力系统单一故障和多重故障的位置，即使在电力系统中存在保护继电器和断路器误动或拒动的情况下，小波神经网络也能给出合理的结果。测试结果表明，小波神经网络在电力系统警报处理系统中有良好的应用前景。     

基于小波神经网络的可更换电路单元故障诊断

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。这种方法采用正弦信号作为被测电路的输入激励,在时域中对输出信号采样来构造神经网络的训练和测试样本,将自适应学习率及附加动量BP算法训练后的小波神经网络应用于某装备可更换电路单元故障诊断中。仿真试验表明,该方法减少了故障诊断时间和提高了网络的平均诊断正确率。     

基于小波包变换预处理的模拟电路故障诊断方法

阐述了利用神经网络进行模拟电路故障诊断的方法 ,并在此基础上提出了一种新的改进方法———基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法。这两种方法对于模拟电路故障诊断都是有效的。但是 ,由于基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法利用小波包对电路的输出样本进行了预处理 ,所以它比直接采用神经网络故障字典法进行故障诊断所用的神经网络规模小 ,收敛速度快。     

基于IEMD和GA-WNN的断路器分合闸线圈故障诊断方法

真空断路器二次回路或操动机构运行状态能通过电流曲线特征反映.首先,通过对真空断路器分合闸线圈铁心卡涩、电压异常(过高或过低)和击穿3种常见故障进行实验室模拟,创建了故障电流曲线特征库.其次,利用故障电流信号经过经验模态分解后的经验模态分量中的能量密度乘对应平均周期为恒定常数的性质,提出一种改进经验模态分解方法来提取分合...     

基于小波变换和CFA-LSSVM模拟电路故障诊断

为了提高模拟电路软故障诊断、识别的正确分类率,提出了一种提升小波变换和混沌萤火虫算法(CFA)优化LSSVM参数的模拟电路故障诊断方法。首先对采集到的被测电路输出电压信号进行提升小波变换;然后对变换后的数据进行因子分析法对优化处理,将经优化的数据作为不同模式的故障特征集;最后将所得故障特征集作为样本输入到CFA-LSSVM模型进行故障诊断。实验结果表明,该方法的故障诊断正确率达到了98%以上,提高了诊断性能,可适用于模拟电路的故障诊断。     

基于多传感器振动信号融合的真空断路器故障诊断

根据真空断路器故障诊断特点,提出了小波包、RBF神经网络与D-S证据理论相结合的决策层信息融合诊断方法。首先,运用小波包—能量谱分析方法对振动信号进行分解处理,提取特征向量,并以此作为诊断的依据;其次,建立神经网络模型,以特征向量为RBF神经网络的输入,进行断路器初步故障诊断;然后将诊断结果作为对各种故障模式的基本概率分配值,利用D-S证据理论,实现对初步诊断结果的融合,从而得到最终的融合诊断结果。实验结果表明,该方法诊断真空断路器故障能取得良好的效果。