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为了准确诊断离心泵的振动故障,针对振动信号的非平稳特征,提出了一种基于递归定量分析的离心泵振动故障诊断方法。采用递归定量分析(recurrence quantification analysis,简称RQA)方法提取离心泵振动信号的非线性特征参数,由这些特征参数构成特征向量,并以此作为改进Elman神经网络的输入,对神经网络进行训练,建立了离心泵运行状态分类器,用以诊断离心泵的不同状态。试验结果表明,递归定量分析与Elman神经网络相结合的方法可以准确诊断离心泵的振动故障。 相似文献
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针对机床主轴状态直接影响加工产品精度及刀具寿命的问题,对加工过程中的主轴故障状态监测技术进行了研究,提出了一种基于虚拟仪器的旋转机械主轴故障在线监测系统。该系统以主轴振动、转速及温度为监测信号,采用了时域分析、频域分析和小波包分析相结合的信号处理技术,提取了能反映主轴运行状态的特征参数,建立了基于模糊C均值聚类算法的主轴故障识别模型,通过计算当前故障特征参数与模型中已知状态的隶属度来判断主轴状态;最后,采用了基于虚拟仪器技术的Lab VIEW软件作为编程工具,设计了一套旋转机械主轴故障在线监测与诊断系统软件,并在实际机床中进行了理论验证和实例验证。研究结果表明,该系统可在线实时识别主轴的冲击、摩擦、松动、不平衡等故障,具有速度快、效率高的特点,平均准确率达99%。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号的非线性、非平稳的特征,提出了一种基于递归复杂网络(recurrence complex network,简称RCN)的轴承故障诊断方法。首先,利用相空间重构的理论将一维时间序列扩展到高维相空间中,构建递归矩阵;然后,研究了基于递归思想的定量递归分析方法;最后,采用递归复杂网络的方法提取故障轴承振动信号的非线性特征参数,对轴承正常状态、内圈故障、滚动体故障和外圈故障振动信号进行分析。研究结果表明,RCN方法可以对滚动轴承故障进行较为准确的诊断,与传统方法相比具有较好的诊断效果。 相似文献
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多变量预测模型模式识别(variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD)利用样本特征值内在的相关性来建立特征学习模型,但是当训练样本较少时会导致模型预测不准确,因此提出了基于递归定量分析(recurrence quantification analysis,简称RQA)和投票法多变量预测模型模式识别(voted variable predictive model based class discriminate,简称V-VPMCD)的故障识别方法。该方法利用了递归定量分析对非线性、非平稳信号分析的鲁棒性和样本质量不高时处理的优势,以VPMCD作为分类方法,并用投票法优化了VPMCD方法,提升了算法的稳定性和识别率。对滚动轴承不同程度、不同类型故障的模式识别实验表明,该优化算法具有较高的识别准确率和稳定性。 相似文献
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基于LMD近似熵和FCM聚类的机械故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)近似熵和模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)相结合的机械故障诊断方法.首先对机械振动信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的乘积函数(product function,PF)分量,再通过相关性分析,筛选出与原始信号相关性最大的3个分量作为数据源,求取其近似熵作为特征向量,最后通过FCM模糊聚类对特征向量进行识别分类.实验表明,基于LMD近似熵和FCM模糊聚类相结合的方法对机械故障信号能够有效准确地进行识别分类,此外,将该方法与基于EMD近似熵和FCM结合的方法进行对比,结果表明该方法具有更好的故障识别效果. 相似文献
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提出了一种变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。首先,对实测振动信号进行处理,得到VMD的参数;然后,对信号进行VMD分解,得到一系列限带内禀模态函数(BIMF)分量,筛选并叠加组成重构信号;第三步,计算重构信号的样本熵和均方根值作为特征向量,从而得到训练样本和测试样本的特征向量集;第四步,通过KFCM聚类方法对训练样本特征向量集进行聚类分析,得到四种类型信号的聚类中心;最后根据测试样本特征向量与训练样本聚类中心欧式距离最小的原则识别故障类型。此外,将振动信号用经验模态分解(EMD)方法进行消噪,再用KFCM聚类进行分类识别,将两种方法的识别效果进行对比,结果表明所提方法的故障识别效果要优于EMD消噪和KFCM聚类相结合方法的识别效果。 相似文献
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针对液压泵振动信号通常具有非线性强和信噪比低的特点,提出了一种基于改进多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)和半监督马氏距离模糊C均值(SSM-FCM)的液压泵退化状态识别方法。该方法首先引入滑动窗口技术改进传统MF-DFA方法在时间序列数据分割过程中存在的不足,提高MF-DFA方法的计算精度;然后利用改进MF-DFA方法计算液压泵多重分形谱参数,并分析了不同分形谱参数对液压泵退化状态的反映能力,选取奇异指数α_0和广义Hurst指数波动均值Δh(q)作为退化特征量;最后利用半监督马氏距离模糊C均值方法实现了液压泵退化状态识别,并以液压泵实测数据为例验证本文所提方法的有效性。 相似文献
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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
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针对柴油机的故障诊断问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)与核模糊C均值聚类算法(kernel fuzzy C-means clustering,简称KFCM)联合的故障诊断方法。首先,针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化;然后,从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值,并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别;最后,对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法分别进行分解与识别。结果表明,笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象,提高了模式识别的诊断正确率,提出的联合算法具有更好的应用前景。 相似文献
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基于小波包分析的液压泵状态监测方法 总被引:12,自引:0,他引:12
液压泵是液压系统中的关键部件,对其运行状态的监测与故障诊断对整个液压系统的可靠性具有重要意义。基于小波包分解和小波系数残差分析方法,提出一种利用液压泵出口压力进行液压泵故障诊断的方法。通过分析液压泵出口处压力信号的特征,利用小波包对压力信号进行频谱分解,提取液压泵的故障特征,建立不同频率范围的特征信号与液压泵不同故障因素的对应关系,为液压泵的故障诊断与定位提供依据。利用小波包能量残差判别液压泵的运行健康状态,并比较不同小波基函数在故障诊断时的敏感度。为减小小波分析时边界效应所引起的信号畸变,引入“滑动双窗口”的分析方法。试验结果表明,与快速傅里叶方法相比,基于小波包分解的残差分析方法可有效提高故障诊断的准确率,实现对液压泵的状态监测与故障诊断。 相似文献
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基于容错度自适应支持向量机的液压泵故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
针对已有在线故障诊断方法在数据量大、噪声强条件下分类速度较低、分类精度不够高等问题,结合液压泵故障类别数目大、工作环境恶劣的特点,提出了一种适用于混凝土泵车液压泵在线诊断的状态识别算法——容错度自适应支持向量机。该方法主要从四个方面对分类速度做了改进:①引入容错度因子进行模型训练;②优先选择能将某一类故障样本单独分离出来的二分类器;③在满足②的基础上选择平均支持向量机少的分类器;④引入增量学习算法对参数进行自适应调整,提高多故障诊断中对新故障类别和新故障数据的适应性,保证系统的分类精度。通过对混凝土泵车的液压泵故障诊断,证明了该方法在明显提高分类速度的同时保证了较高的分类精度。 相似文献
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针对液压启闭机设备专业性强,故障原因复杂等特点,该研究提出了一种基于故障树建立贝叶斯网络的故障诊断方法。首先建立了液压启闭机系统的故障树,然后将故障树转化为贝叶斯网络,计算出顶事件的发生概率并运用贝叶斯网络推理对可能造成故障的原因进行重要度分析,实例表明该方法能有效克服传统故障树分析法的局限性。 相似文献
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