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1.
针对加速度传感器在健康监测系统恶劣工作环境下易发生故障的问题,提出一种基于残差空间主元加权统计量的传感器故障诊断方法。首先,将传感器故障采用故障方向和故障幅度向量来表征,并求取传感器故障在残差空间的投影;其次,通过理论推导得出平方预测误差(squared prediction error,简称SPE)统计量与残差空间主向量中各元素呈平方关系,将各元素作为SPE统计量的非线性加权系数;然后,结合贝叶斯推论,采用加权后的SPE统计量计算累积贡献率,并将其作为传感器故障定位的指标。三跨连续梁数值算例结果表明,传统方法对两类常见的增益和偏差故障诊断率分别为5.45%和3.43%,所提方法的诊断率分别为69.8%和100%,且在两种传感器故障类型下均能准确定位故障传感器;意大利帕尔马Lamberti实桥测试数据的算例表明,所提方法对增益故障的诊断率达到77.58%,且能正确定位发生故障的传感器通道。 相似文献
2.
3.
针对飞行器轴承信号单一且噪声多、需要针对性特征以及需要高可解释性的问题,开发了涵盖具有自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、自动特征工程以及随机森林的故障诊断模型,模型核心为自动进行特征生成以及提取的特征工程。通过该特征工程能够根据不同对象的信号差异,自动提取出不同对象的有效特征,具备对象间的通用性,且该特征工程可根据样本量的不同调整有效特征的数量,丰富特征空间,具备灵活的可扩展性。验证表明,该涵盖自动特征工程的模型的故障分类准确率为95.32%,可较好地在大样本量下区分压缩机轴承上的不同故障。 相似文献
4.
低压电流互感器作为电网中的关键设备,已经得到广泛使用。低压电流互感器故障诊断的在线检定也显得十分重要。提出了一种改进的全局平均池化的一维卷积神经网络(1DCNN-SVM)故障诊断模型应用于低压电流互感器在线检定。该方法改进了传统卷积神经网络(CNN)模型的结构,引入全局平均池化而不是全连接网络结构,并在测试阶段使用支持向量机(SVM)替代Softmax函数。通过进行实验分析,将所提的方法与传统的CNN进行实验对比,实验结果表明所提方法在训练时间、测试时间以及模型的测试精度等方面的表现都比传统的CNN结构模型要好。 相似文献
5.
6.
针对传统滚动轴承故障诊断方法过于依赖先验知识和专家经验,以及单一信号对某些故障识别率偏低的问题,提出一种变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障诊断方法.首先搭建滚动轴承试验与多信息采集系统;其次对地铁牵引电机轴承进行缺陷预制并采集轴承试验过程中的声发射和振动信号;然后用小波包分解对原始信号进行处理并提取特征,再用卷积神经网络对归一化后的特征信息进行融合;最后建立二维卷积神经网络模型,对不同工况下的地铁牵引电机轴承故障进行智能诊断.试验结果表明:变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能诊断方法,可在载荷和转速变化的情况下准确识别轴承的故障类型,当神经网络训练集与测试集涵盖工况相同时,准确度可达100%. 相似文献
7.
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
8.
为提高小样本条件下变压器故障诊断的准确率,提出了一种小样本条件下基于卷积孪生网络CSNN(con-volutional Siamese neural network)的变压器故障诊断方法.利用具有强大特征提取能力的卷积层和池化层来构建孪生网络将原始数据映射到低维空间.并基于欧式距离进行相似度的对比,从而实现故障的分类.仿真结果表明,CSNN比传统方法更加适合小样本条件下的变压器故障诊断,利用卷积层和池化层来构建孪生网络比仅用全连接层来构建孪生网络会收获更高的准确率. 相似文献
9.
针对振动筛工作负荷大、工况环境差、故障率较高且识别诊断难度较大的问题,基于洗煤厂大型直线振动筛的工作原理及故障类型的分析,设计了振动筛故障诊断系统整体方案.应用结果表明,该系统实现了信号采集、故障诊断、数据管理、故障预警等功能,实现了较好的技术及经济效益. 相似文献
10.
滚动轴承早期故障特征信息十分微弱并夹杂着环境噪声的干扰,使其信噪比极低,造成微弱故障难以提取.针对这一问题,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(Adaptive local iterative filter,ALIF)和最大相关峭度解卷积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)两者相结合的滚动轴承早期故障诊断方法.首先对采集到的振动信号应用ALIF进行分解得到若干个窄带本征模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs),根据相关系数-峭度准则筛选出两个较为敏感的IMF分量进行重构降噪;然后对重构降噪后的信号采用MCKD算法增强故障特征中的冲击成分;最后对应用ALIF-MCKD增强后的信号进行包络谱解调分析,提取出故障特征从而判断轴承故障发生位置. 相似文献