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1.
针对电机轴承故障问题,提出一种基于极限梯度上升树(XGboost)与贝叶斯优化(Bayesian Optimization)相结合的电机轴承故障诊断方法。提取电机轴承振动信号的小波包能量特征,使振动信号具有较好的可靠性,提高了故障诊断的准确率。采用贝叶斯优化算法对极限梯度上升树(XGboost)中的最大迭代次数、上升树的最大深度等参数进行超参数优化,并与故障诊断中常用的其他算法进行对比。实验结果表明:基于贝叶斯优化的极限梯度上升树(XGboost)的方法不仅能够实现对电机轴承的不同位置故障的准确识别,而且对每一个位置故障的严重程度有较好的诊断效果,具有较强的实用性。 相似文献
2.
提出一种基于多任务深度学习的故障诊断方法,将故障诊断任务分为故障分类和损伤程度识别。 共享层采用卷积神经
网络提取监测振动信号中蕴含的故障特征信息,两个子任务模块使用门控循环单元从共享层的输出中进一步提取特征,进行故
障分类和损伤程度识别。 在多任务深度学习方法中两个子任务模块可以通过共享层相互影响,提高模型的特征提取能力,获得
更好的故障诊断性能。 在轴承数据集上进行故障诊断实验,同时与故障分类单任务模型和损伤程度识别单任务模型进行对比,
以检验多任务深度学习方法的故障诊断性能,实验结果显示多任务深度学习模型在测试集上两个任务同时正确的准确率为
99. 79%。 为进一步验证多任务深度学习方法的特征提取能力,在测试集中添加不同程度的高斯噪声进行故障诊断实验,在较
强噪声情况下,多任务深度学习模型的准确率明显高于单任务深度学习模型。 研究结果表明,多任务深度学习模型与单任务深
度学习模型相比故障诊断准确率更高,同时抗噪性能更好,具有一定的实用价值。 相似文献
3.
针对滚动轴承微弱信号在强噪声、变工况复杂环境下,难以实现有效的故障诊断问题,提出了一种改进卷积 Lenet-5 神
经网络的轴承故障诊断方法。 首先,对采集的一维时域轴承振动信号进行预处理转化成便于卷积操作的二维灰度图;其次,将
最基本的 Lenet-5 模型中的连续单向的传统卷积层改进为 Block1 模块、Block2 模块、Block3 模块,提取到更完整、更精准的特征
信息;最后,为了防止网络出现过拟合现象,采用 L2 正则化和 Dropout 优化网络。 为了验证本文所提方法在复杂工况环境的鲁
棒和泛化性能,利用滚动轴承数据集和变速箱实验数据集进行实验验证。 轴承数据集实验结果表明,本文所提出的方法在变噪
声实验中准确率平均值都在 99. 3%;在变负荷实验中,故障诊断准确率都高于 90. 26%;在变工况实验中,故障诊断准确率平均
值都高于 89. 01%;在变速箱数据集实验中,抗噪性故障诊断准确率高达 96. 3%。 采用改进的 Lenet-5 方法对滚动轴承 12 种故
障类型具有更好的分辨能力,在变工况下具有更好的抗干扰性和泛化性能。 相似文献
4.
电机轴承疲劳试验成本较高和故障数据不足导致利用机器学习等人工智能算法进行故障诊断时效果不佳。另外,单一模型对电机轴承故障诊断的准确率也较低。为解决这两个问题,提出了一种结合辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)和模型融合的电机轴承故障诊断方法。首先将采集到的振动数据转换为二维灰度图,对每个灰度图添加标签后输入ACGAN模型,生成大量与原始数据高度拟合的新样本。然后将新样本与原始样本混合,经数据降维后输入由6个基学习器和1个元学习器融合而成的模型中。最后由融合模型输出诊断结果。试验证明,ACGAN和模型融合能有效提高电机轴承故障诊断的准确率。 相似文献
5.
6.
针对滚动轴承工作环境复杂,轴承振动信号受噪声干扰难以提取故障特征以及传统故障诊断算法准确率较低的问题,提出了利用自适应噪声完备集合经验模态分解算法(CEEMDAN)联合卷积神经网络(CNN)内嵌长短期记忆神经网络(LSTM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用CEEMDAN算法对轴承原始振动信号进行分解得到本征模态函数(IMF);然后计算重构后的信号的排列熵,归一化后作为特征向量;最后将特征向量输入至CNN-LSTM结合建立的深度学习模型中进行诊断识别。结果表明:所提方法具有更快的拟合速度和更高的准确率,平均故障诊断准确率达到98.63%。 相似文献
7.
为了更加准确地对高压断路器的状态进行分析与故障诊断,提出一种多策略改进沙丘猫群优化(improverd sand cat swarm optimization, ISCSO)算法优化支持向量机(support vector machine, SVM)的故障诊断方法。首先,通过多种改进策略对沙丘猫群优化(sand cat swarm optimization, SCSO)算法进行改进,提高算法的全局搜索能力、局部搜索能力及平衡全局的能力,并利用两种不同类型的测试函数对ISCSO进行性能测试,验证了其具有更强的收敛性和寻优能力。然后,采用ISCSO优化SVM,建立故障诊断模型。接着,用完全自适应噪声集合经验模态分解能量熵对振动信号进行特征提取并构建特征样本集。最后,将提取到的特征样本集输入到ISCSO-SVM模型中,对高压断路器进行故障诊断。实验结果表明,该方法的诊断准确率达到了96.29%,与其他三种模型对比实验,证明了该方法具有更高的准确率及更好的稳定性。 相似文献
8.
针对传统的时域、频域和时频域参数提取方法,难以从滚动轴承振动信号中提取出丰富的故障特征问题,提出通过多尺度排列熵提取故障特征,并结合改进的多分类相关向量机进行故障诊断的方法。由于多分类相关向量机的核函数参数不具有自适应选择的能力对故障诊断精度有较大影响,通过一种新智能优化算法-蝗虫优化算法改进多分类相关向量机,实现多分类相关向量机的自适应优化故障诊断。采用美国西储大学的试验数据验证表明,提出的优化故障诊断模型能够实现滚动轴承不同类型的故障诊断和不同故障程度的辨识,与粒子群优化多分类相关向量机的故障诊断模型相比,提出的故障诊断模型准确率达到了100%。 相似文献
9.
针对集成学习参数众多,缺乏高效准确的参数寻优方法的问题,文章提出了基于贝叶斯优化随机森林(RF)的变压器故障诊断方法.该方法采用了多个决策树构成RF故障诊断模型,然后将高斯过程(GP)作为概率代理模型、提升策略(PI)作为采集函数,构建贝叶斯优化(B0)算法,进行RF模型参数寻优.此外,还对支持向量机(SVM)和K最近邻(KNN)两种模型进行贝叶斯优化并对比.在RF模型上,将贝叶斯优化与随机搜索优化进行性能对比.实验结果表明:RF模型经贝叶斯参数寻优后,诊断准确率有明显提高;与随机搜索优化方法相比,贝叶斯优化搜索的模型参数更优,寻优效率更高. 相似文献
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针对高柔性生产线故障排查困难等问题,提出了一种故障树分析和贝叶斯网络结合的动力锂电池模组生产线故障诊断方法。首先,通过分析生产线机械结构和工艺流程,结合收集的故障案例,构建自动上料工位的故障树,对故障进行定性分析;其次,使用Netica软件将故障树模型转化为贝叶斯网络模型,对故障进行定量分析;最后,将企业实际故障案例代入故障树进行验证对比。验证结果表明,故障树分析和贝叶斯网络相结合的故障诊断方法准确率达到91.04%,能够实现对整条生产线的故障诊断,诊断过程中不断迭代完善的贝叶斯网络模型可为后续生产工艺的改进提供依据。 相似文献
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12.
为了保证油浸式变压器故障诊断精度的同时,提高诊断方法的收敛速度以及泛化能力,提出一种基于DBN-SSAELM的变压器故障诊断方法。首先,利用深度置信网络(deep belief networks, DBN)对油中溶解气体浓度比值数据进行特征提取。其次,利用具有较强学习能力的极限学习机(extreme learning machine, ELM)替换传统DBN分类模型中的Softmax分类器,深入分析特征值与故障类型之间的关联性,提高模型的收敛速度。然后,利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化ELM模型的输入权值和隐藏层节点偏置,以提高模型诊断结果的准确率和稳定性。最后,选用准确率、查全率、查准率和收敛速度对优化前后的模型进行性能评估。最终实验结果表明:所提出的DBN-SSAELM变压器故障诊断方法,故障诊断准确率高、泛化能力强、稳定性好,平均准确率达到96.50%,适用于变压器故障诊断。 相似文献
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为了保证工业机械设备运行安全,避免轴承损伤引起的设备严重损害,实现对机械设备上滚动轴承的变工况故障诊断,设计了基于卷积神经网络的变工况滚动轴承故障诊断系统。该系统使用格拉姆矩阵方法将一维时序数据转换为二维特征图,卷积神经网络训练最大化的学习数据中的特征信息,将训练好的模型部署于LabVIEW编写的上位机中实现实时故障诊断,将所提方法在美国凯斯西储大学轴承数据中心数据集进行实验,实验验证:在美国凯斯西储大学轴承数据集上,所使用的方法变工况下无故障运行数据识别准确率达到99.85%,变工况下综合识别准确率达到91.67%,实验结果表明该方法取得了较为准确的识别效果且具有不错的泛化能力,为变工况下滚动轴承的故障诊断积累了应用经验。 相似文献
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针对DC-DC电路软故障诊断中特征提取困难和分类准确率低的问题,提出了一种基于多策略改进哈里斯优化算法-反向传播MHHO-BP)神经网络的故障诊断方法。该方法通过VMD对故障信号进行处理,提取其时域和频域特征作为故障向量,采用MHHO算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立DC-DC电路的VMD-MHHO-BP软故障诊断模型。实验结果表明,对于DC-DC电路软故障,该方法相较于鲸鱼优化算法(WOA)和蝴蝶优化算法(BOA)优化BP神经网络,其诊断效果好,准确率高。 相似文献
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对于当前存在电机滚动轴承多种类型故障分类准确率不高的现象,提出一种改进天鹰优化算法(IAO)优化支持向量机(SVM)的电机滚动轴承故障诊断方法。首先,介绍了基本天鹰优化算法,然后引入Tent混沌映射和自适应权重对其改进,提高收敛速度,防止陷入局部最优;其次,对10种状态下的滚动轴承故障时域信号样本进行VMD分解,得到不同状态的时频域特征组成特征样本集。最后,利用IAO算法对支持向量机的惩罚参数(c)和核参数(g)进行优化,从而构建IAO-SVM滚动轴承故障诊断模型。最终结果表明,IAO-SVM诊断模型对电机滚动轴承10种状态下的故障诊断准确率最高达100%。 相似文献