一种新的机械系统故障分类器

提出了一种利用支持矢量机对机械系统故障进行分类的新方法;以二值分类为基础,开发了基于支持矢量机的多值分类器。并以齿轮的多种故障分类为例,进行了实际应用验证。结果表明,该方法具有很好的分类能力和较高的计算效率,不需要对原始数据进行预处理就可达到满意的效果,适合于机械故障诊断中的多故障分类。该方法的应用,为故障诊断技术向智能化方向发展提供了新的途径。     

基于数据分布的故障分类器核函数参数优化

针对基于支持向量机的故障分类器的参数优化问题，研究了基于数据分布的支持向量机核函数参数优化的基本原理．提出了一种简化算法。依据该简化算法，实现了故障分类器的参数优化，并应用于汽轮发电机组的故障分类。测试结果表明，该参数优化方法可以提高故障分类器的分类能力，具有算法简单、优化效率高等优点，但其通用性有待进一步提高。     

周期稀疏导向超小波在风力发电设备发电机轴承故障诊断中的应用

机械故障特征提取的内积变换原理要求匹配基函数与目标特征之间的相似性。在缺乏故障特征的精确信息这一不利条件下,根据故障呈现出的确定性以及统计特性能够有效指导基函数的选择和构造针对发电机轴承发生故障时常伴随周期性特征的先验知识,提出冲击故障特征周期性稀疏为导向的超小波构造方法。所提出的超小波变换利用可调品质因数小波变换作为匹配字典库,从而改进经典的基于单一固定基函数的小波分析思想。在技术路线上:首先采用超小波字典库对信号进行分解,计算各小波尺度上的周期性稀疏故障特征能量权重指标;以该权重指标优化为目标函数作为评价超小波字典与微弱故障特征匹配相适度的依据选择的可调品质因数小波最优刻画参数(即最优超小波);利用最优的超小波基函数对信号进行最终分解,获取其中的关键故障特征。所提出方法成功地应用于某风力发电机组上发电机轴承故障诊断,从中提取振动信号中隐藏的微弱冲击性故障特征。     

核函数参数优化及其在故障分类器中的应用

针对基于支持向量机的故障分类器的参数优化问题,讨论了基于数据分布的支持向量机核函数参数优化的原理,提出了一种简化算法.依据简化算法实现了故障分类器的参数优化,并应用于汽轮发电机组的故障分类.测试结果表明,通过这种参数优化方法可以提高故障分类器的分类能力,并且具有算法简单、优化效率高等优点,但其通用性有待进一步提高.     

基于独立分量分析的壳体结构振源数目估计方法

在振源数目未知的条件下,仅利用多通道观测混合信号准确分离源信息是信号源盲分离的技术难题之一。为了揭示观测振动混合信号的复杂组成结构,以及为振源信息盲分离提供可靠的先验信息,提出一种基于独立分量分析和聚类评估技术的信源数目估计方法。通过仿真试验与壳体结构试验台典型机械振动信号分析,定量比较基于信息理论的源数估计方法AIC/MDL与提出方法的性能,研究结果表明所提出方法可从振动调制混合信号中准确可靠地估计信源数目,具有更好的工程应用性能。     

基于提升小波包变换和集成支持矢量机的早期故障智能诊断

为了解决机电设备早期故障难以正确识别的问题,有效地提高分类的准确率,提出一种基于提升小波包变换和集成支持矢量机的早期故障智能诊断新方法。首先,该方法采用提升策略构造基于冲击故障信号特征的双正交小波,借助提升小波包变换提取信号的敏感频带特征,从而通过对敏感频带中的小波包系数进行包络解调分析检测出故障特征频率。其次,通过距离评估技术从原始信号和小波包系数的统计特征中选取最优特征集。最后,将最优特征输入到集成支持矢量机中,实现对不同故障类型的识别。将该方法应用于滚动轴承的早期故障诊断中,测试结果表明,该方法能够有效地提取故障特征,具有比单一支持矢量机更好的分类性能,故障诊断准确率更高。     

多元消减约束独立分量分析及其在振源贡献量计算中的应用

为寻找机械系统的主要振源,提出一种利用多元消减约束独立分量分析(Multi-unit deflation constraint independent component analysis,MDcICA)估计振源贡献量的方法。约束独立分量分析(Constraint independent component analysis,cICA)在经典独立分量分析(Independent component analysis,ICA)算法的对照函数中利用约束的形式引入源信号先验知识,提高独立分量的精度和算法的稳定性,并能够得到独立分量和振源信号的对应关系。在cICA中引入多元消减技术,去除混合信号中每次迭代被提取的独立分量的成分。多元消减过程中混合信号能量的减少量等于被提取独立分量对混合信号的贡献量。将提出的算法引入到壳体激励试验台和圆筒结构试验台中,成功地完成了试验台机械振源的分离和贡献量的计算。     

汽轮发电机组分布式在线监测与故障诊断网络系统的开发研究

以兰州西固热电厂的4台汽轮机发电机组为监测诊断对象，研究开发了分布式在线监测与故障诊断网络系统，己应用于生产实际，在汽轮发电机组的运行和维修中发挥了重要作用。该文还介绍了该系统的硬件构成、软件功能、网络技术及其它们的特点，并给出应用实例说明了其实用性和有效性。图5参6     

基于独立分量分析的潜艇振源贡献量定量计算方法

振动噪声控制对于潜艇具有重要意义。常用的振动噪声分析方法仅分析了噪声的来源,而未对振动噪声源对总振动噪声的贡献量进行定量计算。介绍盲源分离基本模型,以及基于独立分量分析理论和聚类评价方法提高盲分离性能的改进固定点算法,并基于该算法和先验信息理论提出一种定量计算振源贡献量的新方法。通过仿真试验分析基于两种不同分离准则算法的分离性能以及振源贡献量计算结果。将该方法应用于某型号潜艇缩比模型振源贡献量的定量计算中,对比分析表明该方法具有很高的计算精度。研究结论可为振动噪声的主动控制提供可靠的依据。     

基于支持向量机的机械故障智能分类研究

故障样本不足是制约故障诊断技术向智能化方向发展的主要原因之一，支持向量机（SVM)是一种基于统计学习理论(SLT)的机器学习算法，它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果，从而为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径．本文介绍了支持向量机分类算法，以滚动轴承的故障分类为例，探讨了该算法在故障诊断领域中的应用，并与BP神经网络分类方法进行了对比研究，结果表明，SVM方法在少样本情况下的分类效果优于BP神经网络分类方法．