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运用非线性动力学参数样本熵作为特征,对轴承正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障四种工况的振动信号进行分析识别。针对利用原始振动信号的样本熵只能在一个尺度域进行分析,无法准确区分轴承运行状况的问题,提出一种基于集成经验模式分解与样本熵的轴承故障诊断方法。首先利用集成经验模式分解方法将原始振动信号分解为有限个内蕴模式分量,从中选取包含故障主要信息的前几个内蕴模式分量的样本熵作为特征,然后利用支持向量机进行轴承故障诊断,这样可以在多个尺度对轴承信号进行分析,提高了轴承故障诊断的准确率。通过轴承故障实测信号的诊断实验,证明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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在故障诊断领域,通常采用信号处理技术提取特征,然后将特征输入到故障分类器中进行故障识别。对于提取特征部分,采用信号处理技术可以使故障诊断取得较好的效果,但是仍然存在不足之处:一是人为提取的特征很大程度上依靠专业的诊断知识;二是绝大多数方法都需要使用标签数据来进行故障特征分类,其中标签数据必须通过大量的实验才可以得到。提出一种基于深度编码网络的轴承故障新型智能诊断方法,可以克服上述故障诊断中存在的缺陷。为了验证该方法的有效性,利用具有不同健康状况的大量滚动轴承测量振动信号数据进行测试,实验结果表明效果良好。 相似文献
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在原型网络小样本故障诊断中,由于故障样本少并且易受异常值的影响,导致所得类原型准确性不是很好。为了提高故障原型表示的准确性,提出一种改进原型网络的小样本故障诊断方法,通过引入辅助分类任务提取更具鲁棒性的特征,提高提取特征的区分能力。另外,利用查询集样本进一步优化类原型,提高类原型对故障轴承的表示能力。为验证所提方法的有效性,设置K取不同值,在滚动轴承数据集上进行C-way K-shot故障诊断试验。试验结果表明,改进原型网络所得类原型具有更好的区分性与准确性。在10-way 5-shot试验中,所提方法相较传统原型网络准确率提高了5.1%。 相似文献
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针对机械设备状态监测与故障诊断技术中特征提取对诊断准确性的局限,从原始故障信号数据中提取出尽可能多的有用信息。提出通过最佳特征数据集对轴承故障进行诊断分析,分别从幅域和频域对故障数据进行特征提取。采用一种改善的粒子群(G-DPSO)算法对提取的特征数据集进行筛选,对传统粒子群算法权重系数进行优化,同时和故障诊断需要的决策树模型的信息熵增相结合,可以达到将最适合故障诊断的特征向量提取出来的目的。用5种轴承故障数据对所提方法进行实验分析,诊断正确率能达到97%之上,证明所提出的方法是有效、可靠的。 相似文献
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视觉目标跟踪在车辆、人机交互以及监控等领域应用广泛,虽然近年来取得了很大的进展,但是在跟踪过程中,仍然存在许多的干扰因素。针对跟踪过程存在目标尺度和长宽的比例会随着目标或跟踪设备的变化而变化以及背景干扰的问题,设计了一种基于无锚框的孪生神经网络的跟踪方法。首先,改进了特征提取网络,提高了跟踪的准确性。其次,增加了非局部感知网络,能够更好地利用模板和搜索分支更深度的特征。对于分类来说,增加了选择分支,用于抑制较低的得分,选择更高更准确的得分,从而能够进行更好的回归预测。其采样策略也不同于之前的网络,并对损失部分进行了优化。在对网络进行整体的训练及实验之后,该算法能够很好地跟踪目标,提高了跟踪的成功率和精确度。 相似文献
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提出了基于VPMCD(Variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD)和EMD(Empirical mode decomposition,简称EMD)的齿轮故障诊断方法,并将它应用于齿轮稳态信号的分析。VPMCD方法是一种新的模式识别方法,特别适合于非线性分类问题,它充分利用从原始数据中所提取的特征值之间的相互内在关系建立数学模型,从而进行模式识别。在基于VPMCD和EMD的齿轮故障诊断方法中,首先采用EMD方法将齿轮振动信号自适应地分解为若干个单分量信号,然后提取各个分量的样本熵并将其作为特征值,最后采用VPMCD分类器进行故障识别和分类。结果表明该方法能够有效地突出齿轮故障振动信号的故障特征,提高了齿轮故障诊断的准确性。 相似文献
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电机轴承的健康状态直接影响电机安全、稳定运行。针对电机轴承故障诊断问题,以故障信号可视化和特征自提取为目标,将深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)与对称点模式(Symmetrized Dot Pattern,SDP)变换相结合,提出了一种轴承故障可视化及智能诊断方法。首先基于SDP变换将原始轴承振动信号进行可视化表示,基于最大面积函数选择最佳的SDP参数以通过高分辨率图像清晰区分不同轴承状态,并生成相应的轴承故障SDP图像库;然后采用深度置信网络作为数据训练模型以实现故障特征自提取;最后由位于DBN算法模型后的分类器实现轴承故障的有效诊断。实验结果表明,该方法不仅分类率达到98 %以上,而且具有较好的泛化能力和稳定性。该方法为电机轴承故障可视化和智能诊断提供了一种新思路。 相似文献
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本方法利用测量数据去检测和分离由夹具故障所导致的零件的尺寸误差,它包括差样本模型的确定和故障的鉴别方法。 相似文献
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基于改进BP网络和信息融合的故障诊断方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多传感器检测提供的不同信息,提出了一种基于改进BP神经网络与信息融合技术相结合的故障诊断新方法.该方法采用动量方法和可变学习速率对标准的BP算法进行改进,不仅提高了网络的训练速度,并可以得到全局最优解.同时讨论了基于D-S证据理论的基本概率赋值的分配和决策融合方法,使在故障诊断过程中,决策融合网络可以接收子诊断网络的诊断结论并进行决策融合处理,提供了比任何单个子网络更多的信息.这种新方法不仅速度快、信息利用高,而且大大地提高了诊断的可靠性. 相似文献
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得益于大数据和人工智能的高速发展,数据驱动的智能故障诊断方法受到广泛关注。然而,在柴油机故障数据稀缺的情况下,传统神经网络训练容易出现过拟合且网络泛化能力差。为解决上述问题,提出一种基于深度迁移学习的小样本故障诊断方法。构建一种适用于柴油机原始振动信号的宽卷积核卷积长短期记忆神经网络,来提高故障数据特征提取和抗噪的能力,另外从原始数据自动提取特征,增强特征学习的智能性。进一步采用迁移学习方案,将大型标签源域数据的诊断知识迁移到目标域网络上,改进网络在目标域任务小样本条件下的学习和分类能力。在跨故障域和跨设备域迁移任务上进行算法评估,并与传统深度神经网络进行比较,验证了所提方法可有效改进小样本诊断性能。 相似文献
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