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针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bi-GRU)的深度学习液压管路故障诊断方法。由Bi-GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取,基于同一含噪声的液压管路振动实测数据,输入到Bi-GRU、GRU、RNN、SVM、BPNN等5种故障诊断模型中进行训练。最后,为了进一步展示Bi-GRU模型对于航空液压管路不同故障类型特征的学习能力,利用t-SNE降维算法进行液压管路特征可视化。结果表明:基于Bi-GRU航空故障诊断方法能达到9960%的准确性,明显优于GRU等其他4种神经网络模型,Bi-GRU模型在含有噪声的液压管路数据上具备更出色的特征提取能力,可有效地提取出液压管路故障数据特征,从而实现了液压管路故障的智能化识别。 相似文献
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针对航空发动机的典型振动故障,基于Microsoft Access数据库并融合LabVIEW语言,自主研发一款专门测试和分析航空发动机典型振动故障的软件。对航空发动机的典型振动故障进行分类;在充分考虑故障信号采集需具有的准确、实时等特点的基础上,详细介绍所开发的软件功能;最后应用该软件对航空发动机的机油故障进行实际的诊断与测试。研究结果表明:该软件各项功能表现优秀,可很好地实现对发动机典型振动故障信号的实时采集、分析处理、数据输出等功能,能够满足故障诊断的需求。 相似文献
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为根据管路振动信号准确识别故障类型,提出一种多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断方法。利用能量比值法确定变分模态分解参数,实现管路振动信号的优化分解,选取最佳模态分量信号进行重构,重构后的信号作为分析信号。选择重构信号的优化多尺度散布熵作为特征指标,构建具有代表性的特征向量集并输入到利用麻雀搜索算法优化的极限学习机网络进行训练,以实现航空液压管路的故障诊断。结果表明:利用所提方法能够准确识别航空液压管路故障类型,为区分航空液压管路故障提供了一种可行的思路。 相似文献
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针对航空液压管路卡箍振动信号受强噪声干扰,导致航空卡箍故障难以精准识别的问题,提出一种空时模型的航空卡箍故障诊断新方法。建立空间特征提取模型,对航空卡箍的故障特征进行局部融合。在空间模型中引入GRU模块,提取航空卡箍故障信号中的全局特征。结果表明:设计的空时故障诊断模型可实现航空卡箍故障的精准识别。与目前所用的深度卷积神经网络模型、门控循环单元神经网络模型、循环神经网络模型、支持向量机和误差反向传播神经网络模型等5种先进的故障诊断方法进行对比分析,所提方法对航空卡箍故障识别具有优越性。 相似文献
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飞机液压能源系统管路振动特性分析 总被引:3,自引:1,他引:2
针对由于飞机液压能源系统管路振动造成的故障问题,提出了管路振动系统是慢变参数系统的概念。为了全面描述液压能源系统管路的振动性,给出了一种实用的分析流体与固体管道发生流固耦合振动的工程方法。 相似文献
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航空液压管路是飞机液压系统的重要组成部分,为了对其早期故障进行准确识别及预测,针对航空液压管路中早期微弱故障振动信号进行研究,利用自适应白噪声完备总体经验模态分解方法将信号分解为多个分量,搭建ResNet网络结构,并将获得的分量输入到深度残差网络(ResNet)进行训练测试。实验结果表明:CEEMDAN-ResNet模型故障识别率可达99.78%,故障预测训练迭代到1 200次时,准确率将会达到99.5%左右并持续稳定,验证了所建立的CEEMDAN-ResNet模型对航空液压管路早期故障识别与预测的准确性、可行性。 相似文献
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针对航空发动机液压卡箍-管路系统具有高度复杂性,导致卡箍振动信号存在非线性、非平稳性,从而难以提取出卡箍故障状态有效信息的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)与卷积神经网络(CNN)的卡箍智能故障诊断方法。基于优化的VMD将液压管路系统-卡箍振动信号分解成一系列固有模态函数;将含有卡箍故障信号明显的IMF输入到卷积神经网络训练模型,采用CNN进行自主特征学习和模式识别。并将该方法应用于实例中,结果表明:该方法不仅能有效地对信号进行分解,同时对不同类型的卡箍故障可达到精准识别和故障诊断。 相似文献
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风翼助航是实现船舶绿色化发展的有效途径之一。液压系统作为风翼动力系统的重要组成部分,其运行状态决定风翼助航船运行的可靠性与节能效果。以风翼液压系统为对象,综合分析其故障部位、方式、特点以及故障后果,通过梳理国内外液压系统的故障诊断方法,分析各类诊断方法在风翼液压系统上的适用性,并总结各类诊断方法的特点和不足。结果表明:具有多层次诊断结构的智能诊断方法在提升大型复杂液压系统故障诊断精度及降低诊断模型复杂度方面具有优势,将成为船舶风翼液压故障诊断研究的发展趋势。 相似文献
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介绍了故障树分析方法.以叉车液压系统为例通过分析系统故障形式、液压系统结构以及组件与系统之间的逻辑关系,绘制了系统的故障树,并依据故障树进行故障排查和诊断.此方法简便、直观、实用,应用于液压系统故障诊断中,取得了令人满意的效果. 相似文献
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在混杂系统的参数性故障诊断中,由于参数的不确定性,会导致元件标称值发生偏移,错误报警频发导致常规自适应阈值的残差评估方法鲁棒性较差。针对上述问题,引入一种在故障检测阶段增强残差决策性能的方法。基于键合图(BG)理论,使用全局解析冗余关系在并网逆变器中进行故障检测与隔离,搭建BG的线性分式变换的混合诊断键图进行参数性故障诊断,可从模型中解耦出不确定部分,减少残差评估时上述错误报警现象且与增量键合图方法进行鲁棒性对比。在20-sim软件以中点钳位型逆变器为例验证了该策略的有效性。 相似文献