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1.
2.
支持向量机(support vector machine,SVM)应用于轴承故障诊断前,首先要提取轴承的特征信号.在以往的特征信号提取中,往往是依据已有的知识模型进行特征筛选.随着近年来深度神经网络(deep neural network,DNN)的应用与推广,自动编码器(auto-encoder,AE)在特征提取方面的优势尤为突出.作为一种无监督的学习方式,AE能够基于数据驱动提取信号的特征值,使得特征提取不再依赖于先验知识,从而让整个故障诊断过程更具智能化.本文运用改进的AE、去噪自动编码器(denoising autoencoder,DAE),进行轴承信号特征提取,并用SVM进行故障诊断.最终与基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)能量熵的SVM对比,反映具有无监督学习方式的DAE-SVM在轴承故障诊断方面的优越性,诊断准确率接近100%. 相似文献
3.
将全矢谱技术应用于转子动平衡领域,提出1种新的转子动平衡方法——全矢动平衡方法(FVDB),给出了该方法的实现途径和核心算法.与传统影响系数法相比,该方法具有精度高、评价方法客观的优点.实验表明:该平衡方法效果好,操作简单,经该方法平衡过的转子,测得的振截面各个方向的振动都能控制到较低的水平,弥补了传统平衡方法单方向振动降低而其他方向振动仍处于超标状态的严重缺陷. 相似文献
4.
通过体外益生特性和安全性评价试验,从4株植物乳杆菌中筛选出益生特性较好的益生菌菌株B14,并对B14的发酵特性进行研究。结果表明,植物乳杆菌B14与其它菌株相比,其对二甲苯和十六烷的疏水率达到80%以上,自聚集能力超过85%,共聚集能力超过75%,表现出更好的益生特性,同时,B14对Caco-2细胞的黏附能力达到30.756%,且初步判定为安全菌株。将植物乳杆菌B14作为辅助发酵剂添加在发酵乳中,24 h内发酵乳的黏度、滴定酸均得到了一定的提高。表明植物乳杆菌B14具有作为发酵乳益生菌辅助发酵剂的潜在应用前景。 相似文献
5.
旋转机械故障可视化方法的研究 总被引:2,自引:1,他引:2
将高维的各种故障样本数据经降维和聚类后,在二维的平面上显示出来,使每种类别的故障占据平面的不同区域,从而达到故障可视的目的。据此能很好地对新的样本进行故障识别,还可以对故障的发展趋势进行预测。采用Ko—honen的自组织神经网络方法可以对故障样本数据进行降维和聚类。实例说明了该方法的正确性。 相似文献
6.
根据转子系统轴承刚度和阻尼系数呈各向异性及圆盘具有偏心量的特点,建立全矢谱各参数、刚度、阻尼系数和偏心量之间的关系。应用ANSYS建立转子-支承系统的有限元模型,分析刚度、阻尼系数以及偏心量对全矢谱各参数的影响。研究结果表明,在恒定转速下,刚度和阻尼系数对主副振矢、偏心率及方位角均有影响,偏心量仅影响主副振矢的大小,对轴心运动轨迹的形状和位置没有影响。根据上述参数之间的关系,提出了根据偏心率和主副振矢故障判别的方法,并给出传感器的安装原则,研究结果对于应用全矢谱技术进行旋转机械动力学特性分析及故障诊断具有一定的参考价值。 相似文献
7.
ARIMA模型在旋转机械振动预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了旋转机械振动的特点和 ARIMA 模型的建立及其他相关问题,阐述了利用 ARIMA 模型对旋转机械振动趋势序列进行预测的步骤和方法,并利用VC 6.0编程实现了自动建模和预测等功能.实例表明:时于满足该模型适用条件的非平稳序列,利用ARIMA 能够准确将其通过差分变成平稳序列,因而能够对该序列进行精确的多步预测. 相似文献
8.
在旋转机械故障诊断中,针对传统单源信息采集的不全面性,提出了一种基于全矢谱技术的小波包-包络分析方法。首先对同源双通道信息分别采用小波包分解,根据需要选择频段的信息,并对提取的信号进行重构。然后采用全矢Hilbert解调分析方法对重构信号实现包络解调,并与两单源信息的包络解调相比较,说明了仅以单源信息为诊断依据的不足。利用全矢谱技术进行融合的全矢小波包-包络解调技术,不仅继承了小波包-包络分析方法的优势,而且更加全面地反映出了信号的真实性。最后通过仿真信号对其算法的可行性进行了验证,同时又以齿轮的故障振动信号为例,进一步表明了该方法在故障诊断中的有效性。 相似文献
9.
10.
粗糙集与决策树结合诊断故障的数据挖掘方法 总被引:5,自引:1,他引:5
根据数据挖掘技术用于故障诊断的基本思想,利用粗糙集进行数据归纳,过滤大量故障数据中的冗余属性,得到精简故障数据集。而后,用决策树分类方法处理精简数据集,产生分类所需的规则以进行分类,并结合实例说明了该方法的工作步骤。由实例可知该方法用于故障诊断的可行性,最后指出实际应用过程中的一些技术难题。 相似文献