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1.
小波变换在齿轮局部缺陷诊断中的应用   总被引:23,自引:0,他引:23  
采用连续小波变换对齿轮振动信号进行分析,检测到齿轮出现局部缺陷时,其振动信号中的幅值突变点。通过对试验数据的分析,说明这种方法可以有效地应用于齿轮的局部缺陷诊断中,并且不需要对初始信号进行时域同步平均。  相似文献
2.
基于神经网络的滚动轴承检测   总被引:14,自引:0,他引:14  
本文介绍了一种基于人工神经网络进行滚动轴承故障检测的新方法,文中利用加速度计获得滚动轴承的动态振动信息,为滚动轴承建立了动态非线性神经网络模型,并利用该模型进行在线故障检测,实际使用证明该模型具有良好的收敛性和稳定性和完全能满足对滚动轴承故障的在线检测。  相似文献
3.
油膜振荡的特征及判别方法   总被引:13,自引:0,他引:13  
油膜振荡是大型机电设备出现故障我的原因之一,本文主要对机电设备中出现油膜振汤的特征及判别方法加以总结论述,以便尽可能地避免油膜振荡的产生,提高机电设备的利用率和生产效率,减少设备的维修时间。  相似文献
4.
液压系统故障检测与诊断技术的新进展   总被引:11,自引:0,他引:11  
阐述液压系统故障检测与诊断技术的研究现状,指出现有各种单一诊断方法存在的缺陷,论述解析冗余与ANN融合,小波分析、模糊逻辑与途径,并对今后的发展方向进行展望。  相似文献
5.
基于动态神经网络的液压伺服系统故障检测   总被引:11,自引:1,他引:10  
根据故障诊断系统的特点,采用输出递归神经网络对某液压位置伺服系统进行了故障检测研究。该动态神经网络模型的采用使网络成为系统的完全模型,避免了故障学习,可以较好地检测出较难检测的故障。通过仿真,与前馈时延网络与对角递归网络的比较研究,说明了在实时故障诊断系统中输出递归网络结构的优越性。  相似文献
6.
滚动轴承故障检测的改进包络分析法   总被引:10,自引:3,他引:7  
石林锁 《轴承》2006,(2):36-39
提出了一种基于连续小波变换和谱峭度分析的改进包络分析方法,并将其应用于滚动轴承的故障检测之中。该方法的核心是自动确定由轴承缺陷所引起的共振频率所在的频带,自动构建最佳包络来进行故障诊断,该方法已成功地应用到了对故障轴承振动信号的仿真和实测,并取得了满意的结果。  相似文献
7.
基于免疫机理的往复压缩机气阀故障检测方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
气阀故障是往复压缩机最常见的故障类型之一,由于往复压缩机的工作机理复杂,故障样本缺乏,难以应用常规方法对其进行有效的故障检测。为了能够准确检测气阀的各种故障,基于生物免疫系统的反面选择机理及反面选择算法,首先对设备故障检测问题进行了描述,引进了设备状态空间、自己—非己空间及模糊空间的概念,继而提出了适于往复压缩机气阀故障检测的新方法。通过对气阀常见故障的检测结果表明,所提出的方法能够以异常度曲线的形式较好地反映出气阀的各种故障,表明了该方法的有效性。基于免疫机理的设备故障检测方法,是在对设备正常运行数据学习的基础上,实现对设备的故障检测,不需要设备运行的故障数据,它适合对故障数据缺乏的设备进行有效的故障检测。  相似文献
8.
基于改进鲁棒自联想神经网络的传感器故障诊断新方法   总被引:8,自引:1,他引:7  
本文首次提出一种传感器故障检测和信号恢复的改进鲁棒自联想神经网络新方法。文中阐述了改进鲁棒自联想神经网络的结构和算法,总结和归纳了传感器的六类故障模式.仿真了这些传感器故障模式的信号表现形式,并采取改进鲁棒自联想神经网络检测和恢复此六类传感器故障。本方法具有易于实时实现,结构简单的优点,计算机实验表明本方法是行之有效的。  相似文献
9.
为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态,提高安全性,降低故障带来的破坏程度,提出了一种多特征参量自适应阈值综合决策算法(MATA)。研究了该算法的特征参量选取、阈值区间的确定、阈值的自适应计算(包括特征参量均值与标准方差的自适应计算)、故障综合决策逻辑、故障数据对阈值贡献的剔除等方法,利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证,结果表明MATA没有发生误检测情况,具有实时故障检测的能力。因此,MATA适合于液体火箭发动机涡轮泵的实时故障检测。  相似文献
10.
基于网络的数控机床设备远程故障诊断技术的框架研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
本文分析了数控机床设备故障诊断中目前存在的问题,探讨了设备故障诊断技术的发展方向,并论述了数控机床设备的远程故障检测诊断技术及其实现方法。  相似文献
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