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应用模糊最优小波包和LS-SVM的模拟电路诊断 总被引:1,自引:1,他引:1
为解决模拟电路故障诊断中的特征提取困难并对模拟电路故障信号进行有效的分类,提出了一种结合模糊理论、小波包分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模拟电路诊断方法。该法首先对模拟电路的响应信号进行小波包分解,并引入模糊准则对其优化,得到由分类能力强的最优小波包基能量值构成的特征集,然后将特征集输入LS-SVM网络,实现对不同故障类型的识别。小波包的优化分解减小了LS-SVM网络的规模,从而降低了算法复杂度,加快了网络的训练时间和分类速度。模拟诊断实例表明,此方法能快速有效地实施模拟电路的故障定位。 相似文献
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由于柱塞泵内部结构复杂且结构之间相互耦合, 致使对其进行故障诊断的难度也随之增加。为了提高算法的可靠性和诊断速度, 将核函数与超限学习机结合的方法用于柱塞泵故障诊断。首先, 通过加速度计和流量计采集到泵在正常和不同故障工况下的振动和流量信号, 同时对其采用小波包分解进行去噪;然后提取了时域无量纲指标和小波包分解的频带能量值中最大频带能量和系统中流量计的流量值, 共8维特征向量;最后用核超限学习机对4种故障(滑靴磨损、配油盘磨损、中心弹簧失效、松靴)进行识别与诊断。结果表明, 将核超限学习机用于故障诊断, 相比于超限学习机和传统的智能诊断算法支持向量机、BP神经网络有明显的优势。 相似文献
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基于自适应小波分解和SVM的模拟电路故障诊断 总被引:7,自引:3,他引:4
为了降低模拟电路参数故障的测试难度,提出了基于自适应小波分解和SVM的模拟电路故障诊断的新方法,该方法对电路故障响应进行小波分解提取最优故障特征,母小波的选择是根据被测电路的正常响应和故障响应小波系数之差的最大均方根原则,并引入支持向量机对故障进行分类识别.小波分解具有自适应性,支持向量机结构简单,泛化能力强.实验结果证明了所提的基于自适应小波分解和SVM的模拟电路故障诊断方法是有效的,其故障诊断率大于96.8%. 相似文献
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针对非线性模拟电路故障诊断中参数型故障元件定位的难题,提出基于Sammon映射和随机森林的模拟电路故障诊断方法.首先对采集到的电压信号进行小波包分解并提取不同子频带的能量谱,然后利用Sammon映射对子频带能量谱进行优化,最后将得到的故障特征输入随机森林进行故障诊断.仿真结果表明:该方法故障诊断率高,能够有效识别模拟电... 相似文献
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本文以进行模拟电路故障诊断为主要目的,提出了基于小波包变换预处理的交流电路神经网络故障字典法,此方法充分利用小波包分解信号的能力,把交流电路的频率响应任意细分,能获取更多的故障特征。诊断速度快.效果好 相似文献
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针对轴向柱塞泵松靴故障在强噪声干扰下故障信号微弱、故障特征提取困难和故障诊断识别精度低等一系列问题,提出了基于最小熵反褶积、集合经验模态分解和超限学习机相结合的轴向柱塞泵松靴故障诊断的方法。首先采集了轴向柱塞泵在正常和松靴故障两种状态下的振动信号;然后对振动信号进行了最小熵反褶积降噪,排除了噪声干扰,增强了冲击特性;之后利用集合经验模态分解将去噪后的信号分解成了若干个本征模态函数分量,并通过奇异值分解获得了特征矩阵;最后将得到的特征矩阵输入超限学习机、反向传播神经网络和支持向量机等3类分类器,并将识别结果与集合经验模态分解特征提取方法的识别结果进行了对比。研究结果表明:最小熵反褶积和集合经验模态分解结合的方法弥补了最小熵反褶积在强背景噪声下提取特征的局限性,克服了经验模态分解对微弱故障特征不敏感的缺陷;以最小熵反褶积-集合经验模态分解特征提取方法为输入的超限学习机分类模型,在少量样本的情况下可以有效地对轴向柱塞泵松靴故障进行检测与诊断。 相似文献
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《机械传动》2016,(4):33-37
针对表征齿轮故障特征信息难提取与极限学习机输入权值与隐含层节点阈值随机选取,致使齿轮故障分类模型泛化能力弱、精度差的问题,提出一种基于小波包最优节点能量特征的BA-ELM齿轮故障诊断方法。该方法首先将齿轮振动信号经过小波包分解,再利用分解所得各节点信号与原信号的相关系数选取出最优节点并计算其能量特征;其次,利用蝙蝠算法优化极限学习机的输入权值与隐含层节点阈值,建立BA-ELM的齿轮故障分类模型;最后,将所得小波包最优节点能量特征向量作为模型输入进行齿轮不同故障状态的分类识别。实验结果表明,与基于SVM和ELM的故障分类方法相比,基于小波包最优节点能量特征的BA-ELM齿轮故障诊断方法具有更高的分类精度,更强的泛化能力。 相似文献
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为了解决机械设备复合故障难以正确识别的问题,提出一种基于多小波包和邻域粗糙集的机械故障诊断模型.首先,采用多小波包对原始振动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解频带信号的时域特征组成原始特征;然后,采用邻域粗糙集方法筛选出敏感特征作为多分类支持向量机的输入,实现机械设备不同状态的自动识别.模型应用结果表明相比于传统小波包,多小波包分解够提取到更丰富的故障信息和获得较高的识别精度;邻域粗糙集能够从大量的原始特征中选择出敏感特征,减小分类算法的复杂性,进一步提高分类准确率.该模型在复合故障的诊断方面具有显著优势. 相似文献
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本文通过对缸盖表面的振动信号进行小波包分解并重构,求出各分量的能量并归一化作为特征参数,输入到BP神经网络中进行诊断和识别。实验结果表明:基于小波包分解和BP神经网络的方法能够实现对发动机气门不同故障程度进行识别。 相似文献
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小波包变换在柴油机故障特征提取中应用广泛,其中,小波包基函数的选取对特征提取性能的影响至关重要。基于此提出了1种优选小波包和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的失火诊断方法。首先,选择5种不同类型的离散小波包基函数分别对缸盖振动信号进行小波包多层分解;然后,计算缸盖振动信号的小波包能量与信息熵的比值,从中选择比值最大的小波包基函数作为最优的小波包基函数;进一步,采用最优小波包基函数分解缸盖振动信号并提取小波包频带能量概率密度作为特征向量,以及构造故障诊断特征集;最终,将故障诊断特征集输送到粒子群优化支持向量机中进行柴油机失火诊断识别。实验结果表明,利用最优小波包基函数提取特征具有良好的效果,同时PSO-SVM的识别准确率达到97.5%,说明了优选小波包和PSO-SVM的诊断方法是可行且有效的。 相似文献
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进行轴承多种类型裂纹故障诊断时,为解决单一特征量诊断效率低的问题,提出了基于信号小波包分解的精细时频域分析和模糊熵的特征融合方法。首先对轴承振动信号进行小波包4层分解重构,确定小波包系数模糊熵和频带能量,精细提取振动信号的高低频故障信息特征;然后基于权重指标对模糊熵和频带能量进行融合,构造多种故障状态下轴承信号的特征向量;最后选择适合小样本分类的支持向量机对轴承裂纹故障进行诊断。试验数据处理结果表明,轴承不同裂纹故障状态下,融合特征的方法诊断效率更高,相较于单一特征量识别准确率提高5.0%以上,对10种裂纹故障诊断正确率达到98.0%。 相似文献
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为了有效提取滚动轴承振动信号的故障特征和提高分类识别精度,提出了一种基于冗余二代小波包变换-局部特征尺度分解(redundant second generation wavelet packet transform-local characteristic scale decomposition,简称RSGWPT-LCD)和极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)相结合的故障特征提取和分类识别方法。首先,利用希尔伯特变换对原始振动信号进行处理,得到包络信号;其次,基于双层筛选机制,结合冗余二代小波包变换(redundant second generation wavelet packet transform,简称RSGWPT)和局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,简称LCD)方法对包络信号进行分解,筛选出包含主要信息的内禀尺度分量(intrinsic scale components,简称ISCs);然后,对提取的各ISCs分量构建初始特征矩阵并进行奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD),将得到的奇异值作为表征各损伤信号的特征向量;最后,以提取的特征向量为输入样本,建立ELM模式分类器对滚动轴承损伤信号进行识别。信号仿真和实测数据表明,该方法可有效提取振动信号故障特征,提高分类识别精度,实现滚动轴承故障诊断。 相似文献
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为了提高故障诊断的分类精度,减小分类运算时间等问题,需要从原始特征集合中选择出更为优化的特征子集合,因此,提出了一种基于小波包变换和GA-PLS算法的特征选择方法。首先,采用小波包变换对提取出的振动信号进行分解,从而得到小波包的分解系数;其次,运用遗传算法 偏最小二乘法从原始信号和小波包系数的统计学特征中选择出最优特征集;最后,将最优特征集作为输入,输入到支持向量机中以实现对不同故障的诊断与识别。应用于轴向柱塞泵故障诊断中,与现有特征选择方法对比,实验结果验证了本研究特征选择方法的有效性。 相似文献
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小波包-神经网络在斜轴泵故障诊断中的应用研究 总被引:10,自引:1,他引:10
针对斜轴式柱塞泵零部件故障信息被耒本身的流体冲击、机械振动所淹没的问题,采用小波包将振动信号分解到不同的频带以提取有关部件的故障信息,并将小波包分解在不同频带反映斜轴泵工作状况的振动特征信息作为故障样本,研究人工神经网络结合小波分析对斜轴泵进行故障诊断的方法,建立了相应的BP神经网络。研究结果表明训练成功的BP网络可作为智能分类器对斜轴泵的常见故障进行识别和诊断。 相似文献