共查询到20条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
2.
3.
4.
齿轮故障诊断模糊判据的研究 总被引:3,自引:1,他引:2
本文从选择诊断特征指标出发,探讨了利用散度指标建立齿轮故障诊断模糊判据的理论与方法。同时,通过多次实际振动监测,给出了在实际工作中建立该诊断判据的实例。 相似文献
5.
6.
7.
针对不同轴承数据特征选择困难和单个分类器方法在滚动轴承故障诊断中精度较低的问题,提出一种基于分类与回归树的Xgboost(e Xtreme Gradient Boosting)轴承故障诊断算法。Xgboost是包含多个分类器的集成学习方法。通过Xgboost的"提升"思想来提高滚动轴承故障诊断的精度。首先,从滚动轴承的振动信号中提取时域特征参数;然后利用Xgboost算法对滚动轴承故障进行诊断。将SQI-MFS实验平台的轴承振动数据,与传统分类器(支持向量机、邻近算法和人工神经网络)以及单个分类回归树的诊断结果相比,结果表明Xgboost在轴承故障诊断率上优于上述几种算法,且计算时间比传统提升决策树算法短。 相似文献
8.
9.
《制冷与空调(北京)》2020,(9)
针对VRF系统故障诊断存在的数据量大、特征冗余等问题,本文提出一种前向搜索优化的集成特征选择方法,该方法将单一特征选择方法得到的特征子集进行整合,以获得预测性能更好的特征变量。首先分别利用mRMR算法、ReliefF算法、随机森林算法、Adaboost.M1算法和Boruta特征选择算法对实验数据进行特征选择,然后利用前向搜索策略得到集成后的特征排序,并与算术平均、众数投票两种集成方法形成对比。最后,分别采用上述特征选择方法获得的关键特征变量作为模型的输入变量建立相应的故障诊断模型,通过对比发现前向搜索集成获得了最高的预测准确率,选出了最具代表的特征变量。 相似文献
10.
针对采用传统特征指标进行故障诊断准确率较低的问题,提出了一种基于混合标度律特征和改进支持向量机的滚动轴承智能故障诊断方法。首先,利用超阶分析得到指示故障的标度律指标,并将其与常规特征指标相结合构造混合特征指标矩阵,提升特征指标对故障的区分度。其次,采用支持向量机(support vector machines, SVM)对构造的混合特征矩阵进行分类,利用粒子群优化算法对SVM中重要参数进行优化。最后,利用滚动轴承试验台对提出的滚动轴承智能故障诊断方法进行验证。结果表明,与常规特征相比,利用构造混合特征指标得到的训练准确率提高了13%,测试准确率提高了23%。所提方法不仅能识别不同故障类型,而且能对同一故障不同损伤程度进行识别,有望进一步实现滚动轴承故障定量诊断。 相似文献
11.
为了解决机械故障诊断领域传统方法自适应性差、参数选择过于依赖人工的问题,提出了一种基于循环神经网络的机械故障诊断算法。该方法利用预处理后的机械振动信号,搭建了双向门控循环单元的故障诊断模型,并进行了基于注意力机制的模型优化,提高了特征提取效率。经过美国凯斯西储大学轴承数据集以及自采集的柴油机故障实验数据验证,相比于传统神经网络算法提升了计算效率和诊断准确率,并表现出了良好的抗噪能力。结果表明,该方法可以有效适用于基于机械振动信号的故障诊断,具有一定的工程应用价值。 相似文献
12.
13.
最大相关峭度解卷积结合稀疏编码收缩的齿轮微弱故障特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
针对强背景噪声环境下齿轮早期故障诊断问题,提出了最大相关峭度解卷积结合稀疏编码收缩的微弱故障特征提取方法。由于最大相关峭度解卷积算法的处理结果同时受滤波器长度参数及解卷积周期参数的影响,为自适应地实现最佳的解卷积效果,利用粒子群算法优良的寻优特性,对最大相关峭度解卷积算法的最佳影响参数组合进行搜索。原故障信号经影响参数优化的最大相关峭度解卷积算法处理后,冲击特征会明显增强,为剔除剩余噪声,对所获解卷积信号做进一步稀疏编码收缩降噪处理,并通过分析降噪信号的包络谱来识别故障特征频率成分。实例分析结果验证了该方法的有效性和可靠性。 相似文献
14.
基于变量预测模型的模式识别(variable predictive model based class discriminate,VPMCD)方法是一种充分利用特征值之间相互内在关系进行多分类模式识别的新方法。对VPMCD算法进行了研究,并采用交叉验证法来选择VPMCD模型。针对机械故障振动信号的特征值之间的相互内在关系,结合本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decom-position,ITD),提出了一种基于本征时间尺度分解和VPMCD的机械故障诊断方法。该方法首先利用ITD方法将原始信号分解若干个PR(proper rotation,PR)分量,然后提取第一个PR分量的无量纲时域统计参数组成特征向量,最后采用VPMCD方法进行机械故障诊断。通过滚动轴承故障诊断实验验证了该方法能有效地应用于小样本多分类机械故障诊断。 相似文献
15.
目的针对包装机械设备中动力机轴承的故障诊断识别率低的问题,提出一种基于参数寻优的故障识别方法。方法首先通过主元分析算法对包装设备动力机的振动数据进行主成分特征提取,减少各数据间的相关性,然后采用LSSVM对各类数据样本进行故障识别。为了克服LSSVM惩罚因子和核函数参数易出现局部最优、收敛精度差等问题,提出一种ICS算法优化LSSVM的状态参数,提高包装机械动力机轴承故障诊断的识别率,以实测糖果厂包装机械振动数据为例验证所提方法的有效性。结果实验结果表明,在包装机械动力机轴承故障类别确定的情况下,算法能够高精度地识别各类动力机故障。结论该算法实现了分类器参数的自适应选择,为提高包装机械动力机轴承故障诊断的识别率提供了可靠的方法。 相似文献
16.
针对刚性罐道故障类型识别精度低这一难题,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和支持向量机(support vector machine,SVM)的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟2种典型的罐道故障,并采集提升容器振动加速度信号。运用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法对振动加速度信号进行分解,选取前4个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后运用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法计算出每个IMF的奇异值作为故障特征参数,将得到的故障特征参数作为SVM的训练集,通过GA参数寻优方法得到SVM关键参数c 和g 的最优值,并选取新的测试样本检测SVM的诊断效果。实验结果表明:基于GA-SVM的刚性罐道故障诊断方法的平均分类准确率达到93%。研究结果表明该方法能精确地识别刚性罐道的典型故障类型,为立井提升系统等非线性非平稳复杂系统的故障诊断提供一种通用可行的解决方法。 相似文献
17.
18.
连续高斯混合密度隐马尔可夫模型(Continuous Gaussian Mixture Hidden Markov Model,CGHMM)在故障诊断领域得到了广泛应用,取得了较好效果。CGHMM训练模型较大、局部最优,但模型参数初始化值会直接影响迭代收敛速度和模型效用。全局最优的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)初始化CGHMM模型参数,为CGHMM训练提供了一个好的初始值,不仅可以加快收敛速度,还可以得到一个更好的模型。通过GA初始化CGHMM、CGHMM训练和CGHMM诊断过程等三个方面的仿真实验和比较分析可以得出,该方法具有训练速度快和CGHMM模型好的优点。在最后的CGHMM诊断仿真实验中,该方法诊断精度为100%,高于经典方法的96%,表明GA确实可以成功应用于CGHMM参数初始化,是一种可行的故障诊断方法。 相似文献
19.
本文将决策树算法应用于多联机气分插反故障诊断中,搭建了多联机实验平台采集数据,根据专家知识及数据变化模型验证选取了建模的特征变量,采用决策树C5.0算法构建气分插反故障诊断模型,进一步对由模型分类规则生成的最优变量即过冷器的EEV(电子膨胀阀)进行深入分析和验证。结果表明:将决策树算法应用于多联机气分插反故障诊断的方法,准确率为96%,有较高的准确性和可靠性,此诊断方法能满足多联机故障诊断实际运用的需要。由于多联机发生气分插反故障时,系统过热度降低,为保证多联机系统的制冷效果和能效比,可通过增大过冷器EXV开度调节。 相似文献
20.
针对传统的自适应随机共振以单个参数为优化对象忽略参数间交互作用的不足及采用遗传算法优化参数在种群数量增加时算法收敛速度明显减缓的缺陷,提出基于人工鱼群算法的自适应随机共振新方法。该方法利用人工鱼群算法对初值、参数设定容许范围较大、具备并行处理能力及人工鱼个体数目增加时鱼群算法收敛速度能提高的特性,自适应实现与输入信号最佳匹配的随机共振系统。仿真数据与轴承滚动体故障数据分析表明,基于该算法的自适应随机共振方法可有效实现微弱特征检测与早期故障诊断。 相似文献