基于小波-BP神经网络的发动机轴承故障诊断

本文针对发动机滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包变换与神经网络的滚动轴承故障诊断方法。由于滚动轴承发生故障时,加速度振动信号各频带的能量会发生变化,以振动信号小波分解后的能量信息作为特征,以神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别、诊断。通过对滚动轴承的正常状态、滚珠故障、内圈故障和外圈故障信号的分析,表明以小波包分解为预处理器的神经网络故障诊断方法可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。     

基于小波包与质心粒子群的齿轮箱故障诊断及应用

针对齿轮箱振动信号中蕴含大量状态信息难以有效提取的问题,利用小波包分解对原始振动信号进行降噪及特征能量提取,通过BP神经网络实现故障的模式识别。针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优值问题,提出利用简单、易行的质心粒子群算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化。在粒子群算法中,通过设计种群质心和最优个体质心、根据粒子位置动态改变惯性权重,并将其引入粒子群算法的速度调整公式中:来构建质心粒子群算法。分别将该方法与基本粒子群算法、遗传算法应用在齿轮箱故障诊断中,通过比较表明该方法可以有效提高分类效率和准确率。     

基于小波包和PSO-BP的风机滚动轴承故障诊断

为了识别风电机组运行过程中滚动轴承的运行状态并提高故障诊断率,该文提出了一种基于小波包分解和粒子群算法优化BP神经网络的滚动轴承故障识别方法。以滚动轴承4种故障状态下的振动信号为研究对象,首先,采用小波包对振动信号进行分解、重构,提取各故障状态下的故障特征向量,将其作为BP神经网络模型的输入值。其次,针对BP神经网络的缺点,通过粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值构建PSO-BP故障诊断模型,试验结果表明,基于小波包和PSO-BP的方法能够很好地提高风电机组滚动轴承故障模式识别的准确率。     

离散小波变换在齿轮箱螺栓拉断故障中的应用

探讨了离散小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用 ,通过对测取的齿轮箱振动信号进行离散小波变换 ,可有效提取齿轮箱螺栓拉断的故障信息 ,为今后判断、预防同类事故及事后确定故障部位提供了有效的分析手段。     

基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法

针对变速齿轮箱中复合故障的故障特征提取,提出了一种基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法。变速齿轮箱中的转速具有时变的特性,而故障特征往往与转速相关,亦具有时变特性。本文方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线,再根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行能量算子解调分析,根据阶次解调谱中的调制信息进行变速齿轮箱复合故障诊断。通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变速齿轮箱复合故障进行了分析,结果表明,本文方法在无转速计的情况下能有效地提取变速齿轮箱复合故障的故障特征。     

基于多维振动特征的滚动轴承故障诊断方法

单独提取滚动轴承振动信号的时域或频域特征进行故障诊断,是目前常用的轴承诊断方法,诊断精度有待提高。以时域和频域的多维振动特征参量为指标,以历史诊断正确率作为特征参量权值,分别对滚动轴承的无故障和经常出现的滚珠故障、内环故障和外环故障工况进行特征提取和故障识别。多维时频域振动特征是单维特征依据诊断精度权重的集合。运用BP神经网络分别对信号的时域特征(TDF)、IMF能量矩(IEM)、小波包能量矩(WPEM),以及多维时频域特征进行智能故障判别。实验验证用多维时频域振动特征参量综合诊断的方法进行滚动轴承故障诊断,比单维特征的诊断结果精确且效率较高,该方法可以在滚动轴承故障诊断领域展开应用。     

小波包在提升机减速箱故障诊断中的应用

本文简述了小波变换的基本原理及利用小波包对振动信号进行分解的方法。小波分析良好的时－频局部化特性,为实现对振动信号在不同频率范围内对应不同零部件故障特征信息的分离和提取,及机械故障诊断提供了有效的分析手段。文中给出了利用小波包在煤矿提升机主减速箱故障诊断中提取微弱故障特征的实例。     

离散小波变换在齿轮箱螺栓拉断故障中的应用

探讨了离散小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用，通过对测取的齿轮箱振动信号进行离散小波变换，可有效提取齿轮箱螺栓拉断的故障信息，为今后判断，预防同类事故及事后确定故障部位提供了有效的分析手段。     

基于小波包变换的径向基神经网络在故障诊断中的应用

提出了一种新的旋转机械故障诊断方法。基于小波包变换的频率划分特性，对旋转机械的振动信号进行小波包分解，建立旋转机械六种典型故障特征矢量，准确地提取了故障的特征信息，结合RBF神经网络训练速度快的优点，将RBF神经网络应用于故障特征的选择，最后，利用所确定特征及RBF分类器进行故障诊断。实验结果表明，该方法可实现典型故障的可靠诊断。而且由于利用小波包变换代替了传统的FFT，故本方法对于诊断频率分布范围较广而复杂且信号具有较强时变性的复杂故障有着良好的应用前景。     

BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

针对齿轮箱进行神经网络故障诊断研究。齿轮传动是机械传动中最重要的传动之一,它的损伤和失效常常导致机械设备的故障,从而导致重大安全事故。因此,齿轮箱装置的状态监测与故障诊断受到越来越多的关注和研究。本文简要介绍齿轮振动机理和BP神经网络的原理与结构,并将神经网络应用于齿轮箱故障检测和诊断。利用matlab语言建立神经网络模型,通过对振动信号提取的特征向量对已建立的神经网络模型进行训练。利用训练好的BP神经网络模型对齿轮箱进行故障检测,取得了较好的效果。