排序方式: 共有16条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
为在线诊断运行列车的轴承状态,提出一种基于核特征矩阵联合近似对角化(kernel joint approximate diagonalization of eigen-matrices,简称KJADE)的列车轴承轨边声学故障诊断方法。首先,从校正后的轨边信号中提取原始特征,将其通过非线性映射函数映射到高维特征空间;其次,对特征空间的核矩阵进行四阶累积量的特征分解,获得新融合特征,并采用支持向量机分类器对融合特征进行辨识;最后,对轴承外圈、内圈、滚子故障和正常4种状态下的列车轨边声学信号进行分析。结果表明,该方法可以有效实现对列车轴承轨边声音信号的非线性特征提取,提高了故障的识别率。 相似文献
2.
3.
本文提出一种利用多传感器信号深度特征融合的方法实现电机变转速工况下的故障诊断。首先从多传感器节点同步采集电机的多通道振动、声音和漏磁信号。对漏磁信号进行处理获取电机转子的累积转角曲线,随后利用累积转角曲线对振动和声音信号进行阶比分析处理。最后利用双层双向长短期记忆网络从经过预处理的多传感器信号中提取和融合特征以诊断电机故障。实验结果表明,通过提取和融合8通道的电机振动和声音信号,本文提出的方法能够有效识别电机的高阻接触、偏心、霍尔断线、相间短路、轴承等10类运行状态,分类准确率达到99.86%。该方法有望部署在物联网边缘计算节点中,实现电机的远程在线状态监测和故障诊断。 相似文献
4.
机器人的路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一。在路径规划问题中,一般需要按照某一评价标准(如最短路径长度和最短行进时间等)来规划一条路径。提出一个能使工作效率(单位时间工作量)最高的评价标准,并将其应用于高尔夫捡球机器人的路径规划。基于该标准,并结合场地的特性和动态规划方法中的2个经典问题(01背包问题和数字金字塔问题),提出一个新的机器人路径规划算法。该算法按照一定的条件枚举多种可行的方案,通过计算最大单次工作量和路径长度得到每种方案的效率值,最后选择效率值最高的方案作为最优方案。 相似文献
5.
无刷直流电机具有效率高、能量密度高、噪音低等优点进而被广泛应用于汽车、工业自动化、航空航天等领域。高阻接触(high resistance connection, HRC)故障是电机的典型故障之一,该故障严重时会导致急剧温升乃至火灾,因而无刷直流电机的HRC故障研究具有重要的意义。通常采用电流电压信号分析的方法诊断HRC故障,但现有的方法仍存在局限与不足。针对此问题,设计了一种新的结合阵列漏磁信号分析和机器学习的方法实现无刷直流电机HRC故障的定位和定量分析。首先通过安装在电机外壳的霍尔传感器阵列采集多通道漏磁信号,利用神经网络分析漏磁信号的时域特征实现电机HRC故障检测和定位。在确定故障相之后,利用另一个神经网络模型分析漏磁信号频域特征实现HRC故障的定量分析。实验结果表明,提出的方法检测和定位故障的精度为9875%,故障定量分析的平均均方根误差为0018 Ω。该方法具有非侵入式测量、易于实现、效率高等优点,对提升无刷直流电机HRC故障检测精度和效率具有促进作用。 相似文献
6.
位于运动轨迹旁的麦克风采集的运动声源信号存在多普勒畸变现象,这增加了信号分析的难度,特别对于高速列车道旁声学故障诊断工作。为了提高诊断的准确性和可靠性,提出了一种新的基于摩尔斯声学理论的多普勒信号伪时频分析,该分析给出了一种伪时频分布,对信号的时间中心和特征频率进行了有效估计,得到的参数用于信号重采样以校正其多普勒畸变,校正信号中能有效提取出信号中包含的故障信息。仿真信号和实验信号的分析结果表明,该方法能够用于提取多普勒畸变信号的参数,并加以校正,在道旁声学故障诊断中有较好的应用前景。 相似文献
7.
8.
9.
10.
一维随机共振(One-Dimensional Stochastic Resonance,1DSR)被广泛用于轴承故障诊断中。针对传统1DSR对微弱信号的检测效果不够理想,输出信号噪声大,不能准确获得轴承故障特征频率(Fault Characteristic Frequency,FCF)等问题,提出一种新的二维互补随机共振(Two-Dimensional Complementary Stochastic Resonance,2DCSR)方法并应用于轴承故障诊断。将采集到的轴承故障信号根据共振带位置进行带通滤波并解调,随后将解调信号对半分成两个子信号并输入2DCSR的两个输入端,利用输出信号的加权功率谱峭度(WPSK)指标对2DCSR系统参数进行自适应调节优化,得到最优的滤波输出信号及频谱,以识别轴承FCF并诊断轴承故障类型。数值仿真及实验结果表明,提出的方法可以有效地增强轴承FCF并提高轴承故障诊断效果。 相似文献