共查询到19条相似文献,搜索用时 295 毫秒
1.
为了提高滚动轴承性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标的一个预测范围,本文提出信息熵与优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的轴承性能退化趋势模糊粒化预测。首先利用信息熵理论提取轴承信号的性能退化指标序列,再利用模糊信息粒化理论对该性能退化指标序列进行模糊信息粒化;然后将粒化后的数据输入给LS-SVM进行回归预测,并采用粒子群算法(PSO)优化LS-SVM的惩罚参数和核函数参数;最后根据实测值和预测值的对比分析评估预测模型的优良性。实验结果表明,对于每个时间段内的轴承性能退化指标,该方法均能获得准确的预测结果,具备较强的实用性和工程应用价值。 相似文献
2.
针对噪声导致轴承振动信号有效退化信息难以提取的问题,采用离散小波变换对信号进行分解得到细节分量和近似分量,提取多种敏感特征输入变分自编码器进行融合降维来构建综合性能退化指标,从而有效抑制信号中的噪声分量,获得更有单调趋势性的退化指标;引入经过超参数优化的长短时记忆网络构建滚动轴承剩余寿命预测模型,采用分层抽样方法划分数据集并输入预测模型进行试验验证,结果表明:基于离散小波变换和变分自编码器所得深层退化特征能有效表征轴承的退化信息,获得更精准的轴承剩余使用寿命预测结果。 相似文献
3.
5.
为解决支持向量机模型在预测滚动轴承剩余寿命时准确率不高的问题,对核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)在剩余寿命预测中的应用进行了研究。采用核主成分分析方法融合轴承振动信号时域、频域特征指标并提取第一主成分评估轴承性能退化情况,并将满足要求的多个KPCA主成分作为输入,建立KPCA-LSSVM模型来对轴承剩余寿命进行预测。采用轴承全寿命试验数据对该方法的有效性进行验证,结果表明,该方法提取的轴承性能退化评估指标能够更为全面地表征轴承性能退化情况,建立的KPCA-LSSVM模型可在滚动轴承剩余寿命预测工作中获得良好的预测效果。 相似文献
6.
7.
为了获得城市轨道交通客流量的变化趋势和更好地掌握客流量的波动范围,本文提出了一种基于模糊信息粒化和混沌粒子群算法(CPSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的客流量波动范围组合预测模型.针对客流量的非线性和波动性,采用模糊信息粒化,将客流量数据根据需要按窗口提取有效信息,利用CPSO较强的全局搜索能力对LS-SVM预测模型的参数进行最优选取.最后运用组合模型预测2014年广州市地铁3号线体育西路站早高峰客流量波动范围,并与其他模型进行对比分析.仿真结果表明,本文组合预测模型能有效地跟踪客流量变化趋势,为预测未来一段时间内的短期客流量波动范围趋势提供了一种行之有效的方法. 相似文献
8.
《现代制造技术与装备》2019,(9)
针对滚动轴承振动信号非平稳性及特征信息复杂问题,提出一种基于自适应白噪声完备经验模态分解模糊熵和支持向量机相结合的故障诊断方法。首先,采用CEEMDAN,将滚动轴承振动信号分解成若干个固有模态函数分量,并根据相关系数—峭度准则选取可有效表征信号自身特性的模态分量;然后,计算各敏感IMF分量模糊熵,并构建高维特征向量;最后,将高维特征向量输入SVM中,以实现对故障类型和工作状态的有效诊断。试验结果表明,该方法可有效对滚动轴承故障进行诊断。 相似文献
9.
为了获得城市轨道交通客流量的变化趋势和更好地掌握客流量的波动范围,本文提出了一种基于模糊信息粒化和混沌粒子群算法(CPSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的客流量波动范围组合预测模型。针对客流量的非线性和波动性,采用模糊信息粒化,将客流量数据根据需要按窗口提取有效信息,利用CPSO较强的全局搜索能力对LS-SVM预测模型的参数进行最优选取。最后运用组合模型预测2014年广州市地铁3号线体育西路站早高峰客流量波动范围,并与其他模型进行对比分析。仿真结果表明,本文组合预测模型能有效地跟踪客流量变化趋势,为预测未来一段时间内的短期客流量波动范围趋势提供了一种行之有效的方法。 相似文献
10.
为了精准预测滚动轴承的剩余使用寿命,提出一种基于VMD和ELM_AdaBoost的滚动轴承剩余寿命预测方法。该方法首先利用变分模态分解对滚动轴承全寿命振动信号进行分解,得到多个模态分量,并提取各模态分量的奇异值作为滚动轴承故障特征信息。然后利用主成分分析(PCA)进行特征信息融合,建立滚动轴承性能退化评价指标。最后将经PCA融合后奇异值代入到ELM_AdaBoost预测模型中,训练ELM_AdaBoost预测模型,对滚动轴承进行退化趋势和剩余寿命预测。仿真实验结果表明,该方法具有更高的预测精度,其预测效果优于ELM预测模型及基于EMD和ELM_AdaBoost预测模型,能够更好对滚动轴承的剩余寿命进行预测。 相似文献
11.
滚动轴承作为旋转机械的重要零部件之一,其在工业中占有重要的地位,其可靠性直接影响设备能否安全、稳定运行.文章首先阐述了滚动轴承性能退化趋势预测的研究意义;接着梳理了滚动轴承性能退化趋势预测中关键难点性能退化指标构建对故障特征提取、降维和融合方法,然后进行了有效的性能退化趋势预测模型分类.最后,对滚动轴承性能退化趋势预测... 相似文献
12.
针对轴承振动信号随机噪声干扰大、多尺度熵表征轴承退化趋势偏差大的问题,提出了一种基于二元多尺度熵的滚动轴承退化趋势预测方法。首先对滚动轴承振动信号进行局部特征尺度分解,采用多元多尺度熵理论对二阶信号进行计算,提取了二元多尺度熵特征。然后采用互信息法和假近邻法对算法中的嵌入维数和延迟向量等参数进行了优化。最后采用极限学习机预测模型对二元多尺度熵退化趋势曲线进行预测,并对比了不同激活函数的预测性能。结果表明,相对于传统多尺度熵,二元多尺度熵偏差较小;激活函数为sigmoid时极限学习机模型预测精确度较高。 相似文献
13.
基于拉普拉斯分值和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征和故障征兆的模糊性,提出了基于拉普拉斯分值和模糊C均值(FCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在时域和频域对滚动轴承振动信号进行特征提取,组成初始特征向量;然后利用拉普拉斯分值进行特征选择,形成故障特征向量;最后以FCM聚类为故障分类器,实现滚动轴承不同故障类型的识别。应用实例和对比实验表明,该方法能有效提取滚动轴承振动信号特征,诊断滚动轴承故障。 相似文献
14.
15.
16.
提出了一种基于局部特征尺度分解(LCD)降噪和多变量预测模型(VPMCD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用LCD对滚动轴承振动信号进行降噪;然后计算降噪后信号在不同维数下的模糊熵,并以模糊熵为特征值,采用VPMCD方法建立模糊熵的预测模型;最后用所建立的模型来预测待分类样本的特征值,把预测结果作为分类依据进行模式识别。实验分析结果表明,采用LCD方法降噪可以有效地提高VPMCD的分类性能,与神经网络、支持向量机等分类器相比,VPMCD方法可以更准确、更有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。 相似文献
17.
为了解决特种车辆变速箱圆柱滚子轴承由于振动信号的非线性、非平稳特征较为微弱,提取的特征量数值不明显且现实中难以获得大量含丰富特征的典型故障样本而难以对其进行准确诊断的问题,应用小波包近似熵和支持向量机对特种车辆变速箱圆柱滚子轴承进行诊断。首先,在自行搭建的模拟实验台上采集某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承正常、外圈磨损、滚动体故障、点蚀和压痕4种典型状态的振动信号;然后,分别提取4种典型状态振动信号的小波包近似熵值作为支持向量机的输入,根据支持向量机的输出结果来确定圆柱滚子轴承是否发生故障和故障类型。结果表明,该方法能有效对某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承的典型状态进行诊断,为其他相似变速箱圆柱滚子轴承的故障诊断提供一种参考途径,具有一定的工程实用价值。 相似文献
18.
针对不同型号滚动轴承因结构尺寸、运行工况等差异导致轴承退化数据分布和特征尺度不一致,引起剩余寿命预测精
度下降的问题,提出基于子空间域对抗判别网络的不同型号滚动轴承剩余寿命预测方法。 首先,通过高效通道注意力机制提升
特征提取器各通道中重要特征的权重,自适应获取不同型号滚动轴承的深层性能退化特征,并以此预训练标签预测器;然后,在
对抗判别网络框架上将域判别器与特征提取器对抗训练,最小化源域和目标域在表征子空间上的正交基距离,利用表征子空间
正交基不受特征缩放影响的性质克服特征尺度变化过大引起的回归性能下降问题,实现不同型号滚动轴承间的域自适应;最
后,利用训练好的特征提取器提取待预测轴承退化特征,输入标签预测器得到剩余寿命。 在 PRONOSTIA、XJTU-SY 和自测数据
集上进行了验证,实验结果表明所提方法能充分学习源域特征分布信息,有效克服不同型号下的特征尺度差异,相比其他域自
适应方法效果提升 20% 至 40% 。 相似文献