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煤粉粒径的测量是燃煤电站一项重要的工作。针对目前筛分法存在的缺点,提出了一种结合声发射信号与BP神经网络在线识别煤粉粒径的方法。在频域中对噪声信号与煤粉声发射信号进行比较,确定了信号中反映煤粉粒径的频率区间,并利用小波包置零方法对信号进行去噪,在信噪比与信号平滑度方面比较了几种常用小波函数的去噪效果。通过功率谱分析发现了信号能量随煤粉粒径的变化特征。最后提取信号能量特征,利用BP神经网络对煤粉粒径进行识别。研究结果表明,结合声发射信号与BP神经网络识别煤粉粒径,可以获得良好的效果。 相似文献
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为实现风电机组齿轮箱及时有效地监测和维护,提出基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法。该方法针对齿轮裂纹振动信号为转速频率对啮合频率及其倍频调制的特点,利用小波包分解来识别振动信号中的故障特征,通过小波包频带能量监测得到故障部位的啮合频率范围;考虑到倒频谱可以分离和提取难以识别的密集调制信号的周期成分,基于倒频谱识别故障部位的转速频率,综合利用两种频谱分析方法得到的啮合频率和转速频率,能诊断故障部位和类型。实验研究表明,该方法能精确地诊断齿轮裂纹故障,并可以实现对风电机组齿轮在复杂环境中退化状态的监测,预防断齿等重大故障的发生。 相似文献
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基于改进一维卷积神经网络的滚动轴承故障识别 总被引:1,自引:0,他引:1
滚动轴承的故障识别对于防止旋转机械系统故障恶化并保证其安全运行具有重要意义。针对现有智能诊断模型参数多、识别效率低的问题,提出一种基于改进一维卷积神经网络的滚动轴承故障识别(FRICNN–1D)方法。通过引入1×1卷积核增强一维卷积神经网络模型的非线性表达能力;并用全局平局池化层代替传统卷积神经(CNN)网络中的全连接层,以降低模型参数和计算量,且防止过拟合现象。试验结果表明,该方法可以准确识别滚动轴承不同故障状态,具有一定的工程实际应用潜力。 相似文献
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《制冷与空调(北京)》2020,(11)
本文介绍了一种基于神经网络在线学习的制冷系统风机故障识别方法。选取环境温度、蒸发温度、风机风量、压缩机负荷作为输入,以预测冷凝温度为输出,利用BP(Back Propagation,反向传播)神经网络对一台风冷冷水机组进行在线状态学习,并利用学习到的模型对冷水机组进行风机故障识别。将整个过程分为初始化,成长学习、成熟学习、暂停4个状态,介绍了每个状态的主要任务,及各状态如何过渡衔接。结果表明,该方法可以成功地应用在风冷冷水机组的在线实时控制中,对运行中风机的故障进行识别和报警。 相似文献
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针对风电机组运行工况复杂和单一状态参数不能较好实现故障早期预警的特点,提出随机森林算法(RF)和自适应模糊神经网络算法(ANFIS)相结合的故障预警方法。该方法充分考虑机组运行数据高维非线性特点,应用随机森林算法,建立有功功率与运行参数的数据驱动模型,计算各运行参数影响有功功率的相关度;构建自适应网络模糊推理系统模型,以训练误差最大值作为故障预警阈值,实时监测发电机运行状态。将该方法应用于某1.5 MW直驱机组发电机故障预警分析,结果表明,该方法能够提前预警发电机健康状态,避免严重事故发生,对风电场开展预防性维护、维修具有重要的指导意义。 相似文献
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摘 要:基于随机振动及系统识别理论,对内蒙古京能乌兰伊利更风电场中三座风电机组塔筒进行了环境脉动实测,提出了 “桨叶—轮毂—机舱—塔筒”耦合的整体建模的方法,数值模拟与实测结果表明,风电机组塔筒可以有效地避免共振,满足GL规范的设计要求;塔筒主要振动形式为侧向弯曲振动、前后弯曲振动和扭转振动;塔筒一阶平动阻尼比为1.78%左右,一阶扭转阻尼比为0.6%左右。采用整体建模方法建立的模型与实测结果有较好的一致性,可以指导风力发电塔系统的风致动力响应分析和振动控制分析。 相似文献
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为提升复杂环境中漂浮式风力机平台筋腱结构隐性损伤识别率,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提出连续多尺度卷积神经网络(continues-multi-scale convolutional neural network,CMS-CNN),建立“端到端”的损伤识别模型。为验证CMS-CNN方法的有效性,以10 MW漂浮式风力机为研究对象,对损伤位置、程度进行故障诊断,结果表明:连续多尺度模型比传统多尺度的诊断结果更佳;横荡加速度受环境载荷影响较小,基于此响应信号所训练的CMS-CNN诊断模型更可靠;CMS-CNN模型可在筋腱结构微弱损伤时实现精准定位,亦能完成结构隐性损伤程度识别。 相似文献
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为了获得未知楔体的参数,建立了遗传算法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络结合的反演模型。仿真得到不同角度、密度、杨氏模量下楔体导波的频散曲线。采用反对称第一阶模态相速度数据作为遗传BP神经网络反演模型的输入变量;利用遗传算法改进BP神经网络获得优化的初始权值和阈值,并对BP神经网络进行训练;最后将实测的楔体一阶模态相速度代入训练好的网络进行参数反演。结果表明,通过该反演模型可同时反演出楔体的角度、密度、杨氏模量,并且较单一BP神经网络具有收敛速度快、精度高的优点。 相似文献
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针对金属磁记忆技术的焊缝缺陷等级定量化评定这一难题,通过对预制不同缺陷的Q345焊接试件进行疲劳试验,获得焊缝损伤演化临界状态的磁记忆信号特征规律.首次对照X射线定量检测标准和磁记忆检测结果,将焊缝损伤演化状态分为4个等级,即正常状态、应力集中、隐性损伤和宏观损伤.首次引入遗传算法优化的BP神经网络模型对焊缝等级进行磁记忆定量化评价.研究表明,遗传优化的BP网络模型与未优化的BP网络相比,预测结果更加稳定、误差更小,为工程实际中焊缝缺陷等级评定提供新的方法和依据. 相似文献
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为实现枪弹外观缺陷自动检测,提出一种基于BP神经网络的枪弹外观缺陷自动识别与分类方法.首先针对枪弹外观缺陷图像特点,从形状、颜色、纹理提取类别差异明显的缺陷特征向量,作为神经网络的输入,以提高分类效果;然后通过经验和实验验证确定神经网络结构及参数,并分析传统BP算法在枪弹外观缺陷分类应用中的不足,通过优化BP算法以提高网络分类性能.实验表明:优化BP算法能够有效分类枪弹外观缺陷测试样本,识别率达到92.1%,与传统BP算法相比,提高了收敛速度,并表现出较好的准确性和鲁棒性,能够更好满足枪弹外观缺陷自动检测要求. 相似文献
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