小波包能量与CNN相结合的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障种类繁多,故障信号特征不明显的问题,提出了一种小波包能量与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障判别方法.首先对原始振动信号进行小波包分解,其次求取分解后各个子带信号的能量,归一化后得到一组特征向量,最后将该特征向量作为卷积神经网络的输入,进而判断输入信号所对应的故障类型.为验证所提方法的有效性和优越性,采用美国凯斯西储大学轴承数据集,将所提出的方法与另外两种故障诊断算法进行对比.在不同工况情况下的对比试验结果表明,小波包能量特征提取方法,能够有效提取出原始信号故障特征.相较于常见的卷积神经网络的故障诊断方法,所提方法能够有效提高故障识别准确率,且速度快、稳定性好.     

基于小波包特征向量与神经网络的滚动轴承故障诊断

基于故障轴承的特征提取,提出了将小波包分析与神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法.对滚动轴承信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量作为故障样本,用训练好的BP神经网络进行故障诊断,试验结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的故障类型.     

小波-神经网络在齿轮故障诊断中的应用

基于齿轮箱故障齿轮的特征提取,提出了将小波包分析与神经网络结合的齿轮故障诊断方法.对齿轮信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量作为故障样本.用训练好的BP神经网络进行故障诊断,实验结果表明该方法能够有效地诊断出齿轮的故障类型.     

基于DWT和PNN的印刷过程实时监测和故障诊断

提出了一种新的基于离散小波变换和概率神经网络的印刷过程振动信号的实时监测和故障诊断系统。利用小波包分解技术对印刷过程振动信号进行降噪处理,并选择特殊频段进行小波包重构,有效捕捉和分离了处于信号不同频段的印刷过程振动信号故障特征分量。对提取的故障特征参数应用概率神经网络映射,实现对印刷过程振动信号运行状态的实时监测和故障诊断。仿真结果表明,该诊断方法快速、准确且易于工程实现。     

小波一神经网络在齿轮故障诊断中的应用

基于齿轮箱故障齿轮的特征提取,提出了将小波包分析与神经网络结合的齿轮故障诊断方法。对齿轮信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量作为故障样本,用训练好的BP神经网络进行故障诊断,实验结果表明该方法能够有效地诊断出齿轮的故障类型。     

基于隐马尔可夫模型的汽轮机故障诊断方法研究

为提高汽轮机故障诊断的准确率,本文提出一种基于小波包能量与隐马尔可夫模型相结合的汽轮机故障诊断方法.对汽轮机振动信号进行小波包分解,将小波包能量作为特征集;分别对每种故障状态的样本训练HMM(Hidden Markov Model),并构建故障诊断知识库;最后利用训练好的HMM对待测样本进行故障诊断.通过对汽轮机常见故障的诊断分析表明,基于隐马尔可夫模型的故障诊断方法的准确率优于BP神经网络、SVM(Suppvrt Vectwr Machine)等方法.     

基于小波BP神经网络的城轨列车辅助逆变系统故障诊断

在研究城轨列车辅助逆变系统故障诊断模型的基础上,提出一种基于小波包和神经网络相结合的故障诊断方法.该方法首先对采集到的电压信号进行小波降噪,再经过小波包分解和重构,构造特征向量,以此为故障样本对BP（Back propagation）神经网络进行训练,实现智能化故障诊断.实验结果表明：该方法能够很好地诊断出城轨列车辅助逆变系统的故障类型,这为辅助逆变系统的故障诊断和故障动态监测提供了新的参考,具有一定的工程应用价值.     

自适应因子神经网络的变压器故障诊断研究

电力变压器是是电力系统的核心设备。为预防并降低电力变压器发生故障概率,设计了小波神经网络对电力变压器进行故障诊断。为提高迭代计算速度及计算精度,提出一种基于自适应修正因子的模型优化方法,通过自适应修正因子可以忽略模型中的局部极值,进而消除微小变化特性,排除杂波干扰。基于自适应修正因子设计变压器故障诊断小波神经网络模型训练方法,从而提高迭代计算效率及精度。通过与传统的神经网络模型及粒子群小波神经网络的故障分析结果及误差对比分析,验证所设计的电力变压器故障诊断模型具有较高的可用性。研究结果为电力变压器故障诊断分析提供理论基础。     

基于小波包分解和BP神经网络的轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障诊断,提出了小波包分解与BP神经网络结合的诊断方法。对轴承振动信号进行3层小波包分解,构造其特征向量,输入神经网络进行训练和测试。Matlab仿真结果表明,该方法能有效地诊断出轴承的故障类型。     

小波神经网络剑杆织机轴承的故障诊断研究

为了能够有效地对剑杆织机轴承进行故障诊断,深入地研究了小波神经网络在剑杆织机轴承故障诊断中的应用.首先,提出了小波神经网络数学模型;然后,依据NGA遗传算法构建了小波神经网络算法;最后,对剑杆织机轴承进行了实际的故障诊断,诊断结果表明,小波神经网络具有较高的诊断精度和诊断效率.