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粒子群优化的神经网络在故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高齿轮箱故障诊断性能,建立了以齿轮箱振动信号的时频域特征为输入,以齿轮箱的主要故障形式为输出的神经网络。采用粒子群优化算法代替反向传播算法来训练神经网络的权重和阈值,利用训练后的神经网络对齿轮箱进行了故障诊断,并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果。结论是基于粒子群优化算法神经网络具有较好训练性能,收敛速度快,迭代步数少,诊断精度高,具有良好的故障识别率。 相似文献
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基于连续小波灰度图的变速箱故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
为了诊断汽车变速箱的周期性冲击故障,利用连续小波变换灰度图分别对正常和故障汽车变速箱振动信号进行了分析。结果发现,连续小波灰度图不仅能识别变速箱的正常与故障,准确提取出周期性冲击故障信息,而且能够非常直观形象地表达出信号的细微结果,并进一步显示出故障变速箱中同时存在的两种相同频率的故障信息,从多层次、多方位观察到了分析信号的细微变化。 相似文献
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为提高风电齿轮箱的运行效率,降低风电场的运行维护成本,结合时域统计特征分析和多传感器信息融合技术,提出了一种基于灰狼优化核极限学习机(GWO-KELM)的风电齿轮箱状态监测新方法。首先,计算原始振动信号不同的时域统计特征参数,并采用并行叠加的方式对特征级和数据级进行信息融合以得到融合数据集。其次,利用融合数据集,建立了基于GWO-KELM的故障分类识别模型。最后,运用所提方法对QPZZ-Ⅱ旋转机械振动试验台齿轮箱实测数据进行状态监测,实例结果表明了该方法的有效性和可行性,与其他同类方法相比,所提方法具有最佳分类性能。 相似文献
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行星齿轮箱振动信号具有复杂多分量和调幅-调频的特点。幅值解调和频率解调方法能够避免传统Fourier频谱中的复杂边带分析,有效识别故障特征频率。经验小波变换通过对信号Fourier频谱的分割构造一组正交滤波器组,能提取具有紧支撑Fourier频谱的单分量成分,再对单分量成分运用Hilbert变换即可实现信号的解调分析。经验小波变换能够有效分离出调幅-调频成分,不存在模态混叠现象,具有完备的理论基础,自适应性好、算法简单、计算速度快。将改进的经验小波变换应用于行星齿轮箱振动信号的解调分析;提出了一种单分量个数的估算方法,解决了经验小波变换中的Fourier频谱划分问题;给出了对故障敏感的信号分量的选取方法,提高了分析的针对性。将改进方法应用于行星齿轮箱振动仿真信号和实验信号分析,验证了该方法的有效性。 相似文献
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抽油机减速箱损坏的主要原因之一是减速箱润滑油不足。目前,没有对抽油机减速箱内的油量进行实时监测,减速箱缺油后,抽油机不能立即停机,使减速箱在缺油状态下长期运转,造成齿轮、轴承损坏,甚至报废。为解决这一问题,研制了一种实时报警装置,当油量少于设定的最小值时,可以在现场发出报警信号,并对抽油机采取强制停机措施,起到保护减速箱的作用。 相似文献