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针对从单一振动信号或电流信号中估计转速精度不高的问题,提出了一种基于振动和电流信号深度融合的方法,并应用在变转速工况下电机轴承的故障诊断中。首先利用自适应调频模态分解法(ACMD)提取振动和电流信号的瞬时频率(IF)曲线;然后采用卷积-长短时记忆网络(CNN-LSTM)将2条曲线融合得到电动机转子的IF曲线和转速曲线;最后根据电动机转子的IF曲线计算累计转角曲线,采用阶次跟踪(OT)方法对振动信号进行重采样进而识别电动机故障。在变转速工况下针对开关磁阻电机轴承外圈和内圈故障的试验验证了该方法的有效性,转速估计的均方根误差低至15.5 r/min。 相似文献
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本文提出一种利用多传感器信号深度特征融合的方法实现电机变转速工况下的故障诊断。首先从多传感器节点同步采集电机的多通道振动、声音和漏磁信号。对漏磁信号进行处理获取电机转子的累积转角曲线,随后利用累积转角曲线对振动和声音信号进行阶比分析处理。最后利用双层双向长短期记忆网络从经过预处理的多传感器信号中提取和融合特征以诊断电机故障。实验结果表明,通过提取和融合8通道的电机振动和声音信号,本文提出的方法能够有效识别电机的高阻接触、偏心、霍尔断线、相间短路、轴承等10类运行状态,分类准确率达到99.86%。该方法有望部署在物联网边缘计算节点中,实现电机的远程在线状态监测和故障诊断。 相似文献
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采用D-S证据推理的电机转子故障诊断 总被引:3,自引:3,他引:0
提出了采用D-S(Dempster-Sharer)证据理论对感应电机转子断条故障进行识别的故障诊断方法.基于小波包变换的频率划分特性,对定子三相电流信号进行小波包分解,利用节点系数的均方根值构建电机转子故障的特征矢量(证据体);利用明氏距离测度构造基本可信度分配函数,求取证据体对转子故障所赋予的基本概率分配函数值,然后根据D-S证据融合规则进行融合处理,实现了对电机转子故障的准确识别.试验结果表明,该方法可实现转子断条故障的可靠诊断. 相似文献
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针对传统滚动轴承故障诊断方法过于依赖先验知识和专家经验,以及单一信号对某些故障识别率偏低的问题,提出一种变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障诊断方法.首先搭建滚动轴承试验与多信息采集系统;其次对地铁牵引电机轴承进行缺陷预制并采集轴承试验过程中的声发射和振动信号;然后用小波包分解对原始信号进行处理并提取特征,再用卷积神经网络对归一化后的特征信息进行融合;最后建立二维卷积神经网络模型,对不同工况下的地铁牵引电机轴承故障进行智能诊断.试验结果表明:变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能诊断方法,可在载荷和转速变化的情况下准确识别轴承的故障类型,当神经网络训练集与测试集涵盖工况相同时,准确度可达100%. 相似文献
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针对RV减速器实际监测中振动传感器的安装空间和信号采集容易受到限制和干扰等问题,提出了一种基于电机电流信号分析,稀疏自编码和Fisher准则相结合的RV减速器故障特征提取方法。首先,将采集的驱动电机电流数据转换到频域,研究了不同超参数对稀疏自编码的特征提取能力的影响,利用优化参数后的稀疏自编码对频域信号自动提取故障特征;然后,利用Fisher准则对提取的特征的判别能力进行了降序排名,取排名前n个特征,得到了最优故障特征集;最后,结合SoftMax分类层,实现了对RV减速器的故障诊断;搭建了RV减速器故障实验台,采集了电机电流数据,对基于Fisher-SAE的方法进行了验证,并将其与其他典型机器学习故障诊断方法进行了对比。研究结果表明:该方法能够从RV减速器电机电流信号中提取出故障特征,并选择最有效的故障特征集,解决了振动信号的局限性以及运用电流信号进行故障诊断难以提取有效特征的问题;相比于其他典型机器学习故障诊断方法,该方法的诊断准确率提高了10%~20%,具有更好的诊断效率和准确性。 相似文献
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为了实现轴承故障智能诊断,对基于信息融合的机器人薄壁轴承故障智能诊断方法进行研究。首先,采用声发射和振动传感器,搭建了机器人薄壁轴承试验与多信息数据采集系统;然后,以薄壁单列角接触球轴承ZR71820为对象,在轴承外圈、内圈和滚动体上分别制作点蚀、裂纹缺陷,用正交试验法采集不同缺陷类型、不同当量载荷及不同转速状态下薄壁轴承在试验过程中的声发射和振动信号;最后,选取时域中均方根值和峭度指数及频域中均方根频率作为振动、声发射信号的特征参数,分别进行了基于单一振动、声发射信号的薄壁轴承故障诊断,并采用SOM与BP神经网络将试验过程中的振动和声发射信号的特征信息进行融合,研究了基于信息融合的机器人薄壁轴承故障智能诊断技术。结果表明:基于振动信号故障诊断的正确率为85.7%;基于声发射信号故障诊断的正确率为81.0%;基于BP神经网络信息融合故障诊断的正确率为93.5%;基于SOM神经网络信息融合故障诊断的正确率为95.2%。基于SOM神经网络信息融合的薄壁轴承故障智能诊断比单用振动或声发射信号的诊断正确率分别高出9.5%和14.2%,比用BP神经网络信息融合故障诊断的正确率高1.7%。 相似文献
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针对传统故障诊断方法对旋转机械转子故障状态识别精度较低的问题,提出了一种基于对称点模式图像特征信息融合与深度学习相结合的旋转机械转子故障诊断方法。采用SDP信息融合技术,对转子故障状态下的多通道振动信号进行了信息融合,通过SDP图形特征可简单直观地区分不同转子故障振动状态;结合深度学习VGG网络自适应提取了SDP图像的特征信息,对不同故障转化的SDP图像实现了准确的诊断识别,进而判别了其故障类型;通过变速器机械故障模拟实验验证了所提出方法的有效性,并与传统机器学习方法极限学习机(ELM)进行了比较。研究结果表明:基于SDP图像与VGG网络的旋转机械转子故障诊断方法解决了转子故障振动信号中存在的高复杂、非线性和不稳定问题,与传统机器学习方法ELM相比具有更高的识别精度。 相似文献
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利用振动信号对发动机进行失火故障诊断是一种重要手段,但振动信号的平稳性较差,很多故障诊断方法的实际应用效果不佳。为此,提出了基于振动信号熵谱的柴油发动机故障诊断的新方法。利用振动信号获取转速进行等角度重采样,再提取三阶最大熵谱,最后利用模糊c均值聚类得到失火故障类型。利用台架试验,采集不同失火状态下的发动机振动信号进行验证,结果表明:该方法可有效识别失火故障,在车辆不解体检测方面有很大的应用前景。 相似文献
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为提高故障诊断的准确性,提出了一种多故障特征信息融合的故障诊断方法。该方法的参考信息包括定子电流信号、轴向振动信号和径向振动信号。对采集到的信号进行小波分析,提取出故障小波分析方法。基于每种类型的信息,通过神经网络计算得到初步的结论。为了得到最终结论,采用dempster-shafer evidence theory(以下简称D-S证据理论)组合规则实现信息融合。实验结果表明,采用信息融合技术处理的故障诊断信号进行分析,得出的结论可靠性明显提高。 相似文献
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EMD方法在转子局部碰摩故障诊断中的应用 总被引:1,自引:3,他引:1
针对转子系统局部碰摩故障振动信号的特征,将经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)应用于转子局部碰摩故障诊断中。采用EMD方法对转子振动信号进行分解,实现碰摩、背景和噪声信号分离,从而提取转子系统局部碰摩振动信号的故障特征。试验分析结果表明,对具有局部碰摩故障的转子振动信号进行EMD分解得到的基本模式分量(IMF)具有明显的调幅特性,而其他状态下的转子振动信号经过EMD分解后得到的IMF分量没有明显的调幅特性。因此,EMD方法可以有效地应用于转子系统局部碰摩故障诊断中。 相似文献
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《仪表技术与传感器》2016,(11)
为了提高磁轴承转子故障诊断结果的可靠性,提出了基于D-S信息融合的故障诊断方案:首先选择轴心轨迹作为初步判断,然后以EEMD为基础,分别对多组振动信号的边际谱进行特征频段能量的计算,采用BP神经网络进行故障识别,其结果再经过D-S证据理论做决策融合,最终确定磁轴承转子的故障类型。实验结果表明该方案提高了故障诊断结果的准确性,充分显示了其应用在磁轴承转子故障诊断系统中的可行性。 相似文献
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针对在单一传感器下轴承故障识别率低的问题,提出一种基于优化CNN与信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能检测方法。首先,选取NU216轴承为研究对象,预制故障缺陷;然后,采用正交试验法设计试验方案,采集NU216轴承的振动信号和声发射信号;其次,将原始数据通过连续小波变换,分别提取轴承的振动和声发射信号的时频域特征,并将2类单通道数据进行融合,得到双通道融合数据集;最后,将得到的3类数据集分别划分为训练集和测试集,输入优化后的卷积神经网络模型进行训练、测试。试验结果表明,基于振动信号的故障诊断准确率为95.76%,基于声发射信号的故障诊断准确率为92.33%,基于融合信号的故障诊断准确率为98.59%。 相似文献