[设备健康管理]深度置信网络在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮传动系统中齿轮等零部件易出现故障或失效等问题,提出了一种基于深度学习理论的齿轮传动系统故障诊断方法。首先利用深度置信网络强大的特征自提取能力,对齿轮传动系统的振动信号进行特征提取,然后通过DBNs的复杂映射表征能力对故障信号进行故障判别。诊断实例表明,若不对齿轮振动的原始时域信号进行特征提取,直接利用DBNs对其进行诊断时,故障识别正确率只能达到 60%左右;如果对时域信号进行简单的傅里叶变换后,再利用 DBNs 对处理后的振动信号频谱进行诊断分析,正确率能达到 99.7%,从而证明了所提故障诊断方法的简易性和有效性。     

基于DBN模型的航空液压管路故障诊断方法

为了解决航空发动机液压管路系统中管路故障诊断困难的问题,提出了一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)的航空液压管路智能故障诊断方法.首先,将采集的液压管路振动数据进行处理,提取出时频域特征参数,其次,将时频域特征参数作为输入样本,输入到深度置信网络模型中,利用深度置信网络模型进行液压管路故障的识别;最后,将本方法应用于航空液压管路模拟故障实验数据中,同时将本文方法与BPNN和SVM等方法进行对比分析,结果表明:本方法对液压管路故障的总体准确率达到99.27％,平均AUC值达到0.993 7,同时表明本文建立的分类模型不仅能够实现航空液压管路状态的准确分类,而且对于管路单一故障和多故障并发情况也能精准识别.     

基于深度置信网络的工业机器人故障诊断

由于工业机器人结构复杂、系统智能化程度高,工业机器人的故障诊断难以实现,采用深度置信网络(DBN)和小波能量熵相结合的方法,对工业机器人故障诊断展开研究.首先,对工业机器人的关节振动信号进行小波包分解,建立重构信号的能量熵归一化特征向量;然后,将能量熵归一化特征向量作为输入训练和测试深度置信网络(DBN)故障诊断模型;...     

基于ISFLA优化深度置信网络的滚动轴承故障诊断方法研究

传统故障诊断模型训练时易陷入局部最优、模型泛化能力差,且故障识别精度易受人工特征提取质量的影响,针对这一问题对滚动轴承故障诊断方法进行了研究.首先,提出了基于深度置信网络(DBN)的滚动轴承故障诊断模型,研究了DBN模型的逐层自适应特征提取能力;然后,提出了一种改进的混合蛙跳算法(ISFLA),对DBN各隐含层神经元个...     

基于BERT+CNN＿BiLSTM的列控车载设备故障诊断（英文）

列控车载设备作为列车运行控制系统核心设备,在高速列车运行过程中发挥着重要作用。目前,其故障诊断仅依赖于现场作业人员经验,诊断效率相对较低。为了实现列控车载设备故障自动诊断并提高诊断效率,提出了BERT+CNN＿BiLSTM故障诊断模型。首先,使用来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional encoder representations from transformers, BERT）模型将应用事件日志（Application event log, AElog）转换为计算机能够识别的可以挖掘语义信息的文本向量表示。其次,分别利用卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短时记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BiLSTM）提取故障特征并进行组合,从而增强空间和时序能力。最后,利用Softmax实现列控车载设备的故障分类与诊断。实验中,选取一列实际运行的列车为研究对象,以运行过程中产生的AElog日志作为实验数据来验证BERT+CNN＿BiLSTM模型的性能。与传统机器学习算法、...     

基于深度置信网络的旋转机械迁移故障诊断

在对实际工业场景中的旋转机械进行故障诊断时,旋转机械的变工况会导致测试样本与模型训练样本间存在分布差异,进而影响故障诊断模型的准确率,对此,提出了一种基于深度置信网络的旋转机械迁移故障诊断方法.首先,利用最大重叠离散小波包变换处理了原始振动信号,提取了统计特征构建原始特征集;其次,基于源域有标签特征数据和目标域正常状态...     

基于虚拟设备的车载异构网络互联模型

针对车载网关中异构网络及多种类设备间与互联网的通信问题,设计并实现了一种新的基于Linux虚拟设备的车载异构网络互联模型.该模型利用Linux中的模块动态加载特性及虚拟网络设备来实现多种类设备间的统一化和互联通信.逻辑上,在TCP/IP协议栈和实设备驱动层之间设计了一个虚拟网络设备层,所有的数据在系统内核与实设备通信的时候均通过虚拟网络设备层,而虚拟网络设备则提供统一的socket层接口,使得上层应用服务的设计和实现更为简单.实验测试表明,该模型可以完成异构网络间的通信,尤其是与Internet的通信.     

车载设备机械结构设计

论述了车载电子设备的特点以及电子设备在装车结构设计中应考虑的主要因素.在对广播电视监测车结构总体设计的基础上,进行了车内机柜设计、天线转台系统设计,并对电子设备的电磁兼容性设计和抗振设计进行了研究,给出了解决方案.     

基于工程测试技术的设备故障诊断研究

主要介绍了工程测试技术在设备故障诊断领域中的应用.首先,回顾了设备故障诊断技术和测试技术的发展历史和研究现状,接着描述了工程测试技术和故障诊断技术的发展方向及分类,最后利用振动测试技术针对圆板低频发声器的使用寿命短这一故障进行了分析及精确诊断,得出了导致圆板使用寿命短的直接原因,从而也为结构的优化设计提供了支撑.     

汽车工况法电涡流测功机故障诊断和设备维护

底盘测功设备电涡流测功机日常使用中出现测功机冒烟的问题,通过理论分析、结合现场实际的方法,找出问题的因果关系,通过结果来倒查出故障的原因是设备运行湿度环境发生变化。运用机电工程项目管理的基本原理和步骤落实更换安装的重要事项。得出结论:测功机使用过程中湿度大于85%,会引发短路隐患,中长期会引起电磁线圈涂层高温降解老化,使测功机短路报废。     

基于多变量趋势分析的故障诊断

指出了基于多变量趋势分析的机械设备故障诊断技术的 3个主要组成部分,概括了诊断技术思路,并就技术思想的几个功能模块进行了具体分析,详细讨论了设备状态趋势分析的技术关键,提出了今后进行多变量趋势分析研究应开展的几方面工作     

基于XML的某测试设备故障诊断

以某型测试设备为研究对象,针对该设备的电路结构和工作特点,设计了基于XML的测试设备智能故障诊断系统。介绍了该诊断系统的故障诊断方案、故障库知识的获取以及故障诊断软件的设计。实践证明该故障监测诊断系统工作稳定、可靠性高,能够实现对测试设备故障的快速检测与定位。     

基于嵌入式设备的机械设备故障诊断技术

故障诊断是机械设备维修中一个非常关键的步骤.由于现场修理需要的特殊性,具有便于携带、操作简单、功能强大等特点的PDA在故障诊断中发挥着越来越大的作用.通过分析PDA硬件、软件系统和通信方式,提出了一种基于嵌入式设备的工程装备故障诊断系统技术.该技术以数据库为基础,融合电子交互技术手册和虚拟仪器技术,从而达到快速诊断的目...     

基于PLC的远程设备故障诊断方法研究

随着计算机技术的不断升级和发展,设备制造企业对于PLC的远程设备故障诊断方法要求也越来越高。近年来,PLC发展极为迅速,也被广泛运用到各类产品中,是集远程监测、控制、诊断等通信技术为一体的通用工业控制装置。计算机网络技术的发展使基于PLC的远程设备故障诊断成为可能,并改变了传统设备监控、故障诊断方法,通过网络将各类数据传递给远程专家系统,实现了通过网络监控设备的运行状态、故障发生情况。本文将简单介绍基于PLC的远程设备故障诊断方法,长期为大型设备的远程故障诊断技术提供参考。     

基于塑料薄膜疵点检测的生产设备故障诊断

针对超薄塑料薄膜生产工艺在收卷过程中速度不稳产生的表面疵点类型进行分析研究,提出了利用图像处理与识别技术对薄膜表面疵点进行检测,进而诊断出设备故障原因.实验验证表明,在实现对薄膜生产设备故障进行诊断的同时又可以对薄膜表面外观品质进行检测,可为中小型企业节省生产成本提供技术支持.     

基于脆弱性的制造设备故障智能诊断与维护

制造设备故障智能诊断与维护是保障制造系统安全运行的重要手段。为准确地诊断制造设备的健康状态、识别设备故障的关键因素,建立高效的健康维护系统,提出了基于脆弱性的设备故障智能诊断与维护方法。该方法将考虑脆弱性的设备故障智能诊断与维修决策模块嵌入到设备的过程控制系统(Process control system,PCS)中,它基于系统脆弱性的定义和性能劣化理论建立了设备脆弱性评估模型实时判断设备的脆弱状态,利用非线性核映射方法实时监测制造设备的运行参数是否超出预设边界,建立设备参数的高斯核函数模型准确识别故障的关键因素,将设备的脆弱性状态与维护模式相结合建立维修决策模型避免维修过度和维修不足。以某机器人的伺服系统为例,证实了所提方法能有效提高故障诊断效率、智能化诊断故障因素,优化设备维修决策。     

基于DSP的车辆滚动轴承小故障检验诊断系统研究

设计了一个基于DSP的车辆滚动轴承的小故障检测系统.运用小波分析和现代功率谱估计法的AR模型法对信号进行谱分析,把正常滚动轴承和故障的轴承信号分解的结果进行对比.验证了小波分析在车辆滚动轴承小故障诊断方面的可行性.     

基于卷积神经网络的装备故障诊断系统研究

为解决某装备在强电磁干扰和灰尘、潮湿等恶劣环境下的数据采集、故障诊断与排除难题,设计了基于无线传感网络的分布式传感器数据采集与故障诊断系统技术方案,构建了以军用级SM5X500无线数传模块为核心的无线传感网络.故障诊断软件采用了卷积神经网络与虚拟仪器相结合的故障诊断设计方案,在决策层层面上利用信息融合技术进行诊断结果融合,获得可信度更高的故障诊断输出结果.为工程装备的现场检测诊断提供了一种新的技术手段,通过采集的5种液压系统故障数据进行验证,结果显示该算法程序具有较好的灵活性、鲁棒性,故障诊断准确率较高,平均准确率可达97.31％.