基于小波包和距离判别法的滚动轴承故障诊断

将小波包分析与距离判别分析法相结合的方法应用于滚动轴承故障诊断问题中。利用小波包分析技术提取了滚动轴承典型故障的振动加速度信号的状态特征向量,选用此特征向量作为距离判别分析模型的判别因子,以滚动轴承故障实测模拟数据作为学习样本进行训练,通过分析计算,建立了相应线性判别函数,并利用回代估计方法进行检验。研究结果表明:这种新模型判别能力强,交叉确认估计的误判率为0,不需要优化网络结构,是解决滚动轴承故障诊断的一种有效方法。     

基于小波包分解的煤矿通风机故障诊断

提出基于小波包分解的煤矿通风机故障诊断方法,经实际验证,能有效诊断出通风机故障,具有实用价值。     

基于小波-神经网络的矿用通风机故障诊断研究

运用小波包频道能量分解技术提取了不同频带反映矿用通风机不同工作状态的特征向量，以此作为BP神经网络的故障样本，经训练的网络作为故障智能分类器可对通风机的工作状态进行自动识别和诊断．研究结果表明，小波包与神经网络相融合的故障诊断与识别技术发挥了两者的优点，是提取机械故障特征进行设备状态自动识别的有效方法．     

基于小波神经网络的矿用主通风机故障诊断研究

通过小波包分析对通风机转子的振动信号降噪分解,提取各频带重构信号的能量作为故障特征向量,并以此当做BP神经网络的训练样本和测试样本,进行网络训练和故障模式识别。以MATLAB为平台,测试了网络对通风机常见故障类型的识别验证率,结果表明方法可行有效,有较高精度,为旋转设备故障诊断提供了新的思路。     

基于小波-支持向量机的矿用通风机故障诊断

运用小波包频道能量分解技术提取了不同频带反映矿用通风机不同工作状态的特征向量,以此作为支持向量机多故障分类器的故障样本,经训练的分类器作为故障智能分类器可对通风机的工作状态进行自动识别和诊断.并以不对中故障为例,进行了实用验证.研究结果表明,支持向量机在小样本情况下仍能准确、有效地对通风机的工作状态和故障类型进行分类.     

基于小波包-人工神经网络在矿井通风机故障诊断中的应用

通过对已采集的矿井通风机振动信号的处理,提出应用小波包-人工神经网络对其进行故障诊断与监测。以G4-73-11No25D离心式通风机为研究对象,利用小波包提取振动信号的能量特征作为特征向量,并利用L-M算法对BP网络进行改进,建立了神经网络模型。经实际验证,该方法能够准确、快速地对通风机的故障进行诊断和监测。     

基于小波遗传神经网络矿用振动筛故障诊断分析

矿用振动筛长期受到反复荷载作用容易出现筛板松动变形、筛框梁开裂、激振器抱轴等故障,影响振动筛的正常使用。利用小波降噪技术能够提取出振动筛故障信号,由此判断故障类型,故障诊断效率较高。设计诊断系统的BP神经网络,介绍其网络结构、初始参数的设置和权值的训练方法,将小波遗传神经网络的诊断效果与小波神经网络进行对比,结果显示前者在诊断效率和诊断准确性上都有明显优势。     

基于支持向量机的矿用通风机故障诊断

以小波包技术和支持向量机为工具,对定子电流信号进行分析,建立通风机多故障分类器,实现故障智能识别。运用小波包技术将定子电流的时频信号分解为几个包含通风机不同工作状态信息的频段,并提取出各个频段的特征向量,以此作为分类器的训练样本,采用有向无环图解决多分类问题。以转子断条为例,对已训练完成的多故障分类器进行验证。研究结果表明,该方法具有良好的多故障分类智能诊断性能。     

基于全息谱的矿用通风机故障诊断虚拟仪器

对通风机进行故障诊断是及时发现安全隐患,保证通风机安全运行的有效手段。将多传感器信息融合理论的全息谱技术用于矿用通风机的故障识别诊断,并结合虚拟仪器技术,研究开发了矿用通风机故障诊断虚拟仪器。试验表明,此仪器能充分、直观地反映被测对象的振动状态,可更加准确有效地实现通风机的故障诊断。     

基于小波包和神经网络的矿用通风机故障预警研究

矿用通风机在长时间的运行过程中,可能存在着多种故障隐患,及时准确地发现其隐患,对于煤矿的安全生产具有极其重要意义。本文提出了基于小波包分解技术和BP神经网络的＂能量-故障＂方法。用小波包分解技术将含有通风机不同故障状态信息的特征向量,从不同的频带提取出来,并作为故障样本输入神经网络,建立BP神经网络模型。利用该模型可对矿用通风机的不同故障状态进行识别。研究结果表明,基于小波包和BP神经网络的故障诊断技术有效地利用了两者的优点,是提取设备故障状态特征,进行故障诊断的有效方法,并利用该方法实现矿用通风机的故障预警。     

基于小波包与隐马尔可夫的矿井提升机主轴故障诊断

为解决当前矿井提升机主轴故障数据提取困难且诊断方法存在易受干扰、误差大、准确度低等缺点,设计了基于小波包与隐马尔可夫(HMM)的矿井提升机主轴故障诊断模型。该模型预先把主轴振动信号用小波包分解来获取小波包能量,再把高能量频带CEEMD分解,选取相关系数满足条件的IMF分量完成信号重构,通过重构信号来获得特征参数并构建特征向量,然后对每种故障完成HMM训练,构建HMM故障识别库,并把测试样本送入库中完成测试,从而测试模型的准确度。测试数据表明了基于小波包与HMM的故障诊断模型,准确度高、误差小、抗干扰能力强,比较适用于故障诊断。     

基于主分量和小波分析的煤矿主通风机故障诊断研究

针对主通风机故障对煤矿安全生产构成的威胁,综合采用主分量分析和小波分析方法对主通风机进行故障诊断。论述了主分量分析和小波分析原理,建立了主通风机故障诊断数据处理模型。在此基础上利用Matlab对采集的振动信号进行仿真实验,结果表明:该方法能够准确判断煤矿主通风机的故障类型。     

基于相对小波包能量特征向量的故障诊断

在小波及小波包分析的基础上引进相对小波包能量特征向量的概念,提出了一种建立旋转机械故障库的新方法,并结合模式判别的知识,引进欧几里德距离公式作为判据,使故障诊断公式化、定量化。实验结果表明这种方法能够很快地诊断出转子台故障类型,为旋转机械的故障诊断提供了新方向。     

小波包分析在减速机故障诊断中的研究

以冶金企业的轧钢设备中典型关键设备减速机为具体研究对象,对减速机进行状态监测与故障诊断,并将三维小波变换与小波包降噪残差信号频谱分析相结合,利用残差信号的频率特征信息,有效地提取了减速机故障频率。     

基于Elman神经网络矿用通风机故障诊断的研究

介绍了一种基于Elman神经网络的通风机故障诊断的诊断原理,学习算法以及技术路线。通过对现场信号特征数据的采集以及归一化处理,对Elman神经网络选取最优的结构与参数,实现了煤矿主通风机故障类型的智能分类与诊断。与传统BP神经网络诊断结果相比较,Elman神经网络综合诊断性能更优。最后通过风机的故障诊断实例表明:Elman神经网络在提高学习速度上有了很大的改进,并且有效地抑制了传统神经网络容易陷于局部极小的缺陷,缩短了自主学习的时间,是风机故障诊断的有效方法。     

小波包-包络分析在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承故障诊断是机械故障检测中一个重要方面。使用小波包分析和包络分析相结合的方法提取轴承微弱振动信号 ,克服了传统包络分析方法易丢失信号有效成分的缺点。包络信号的细化谱较好体现了轴承故障信息