基于小波包能量分析及改进支持向量机的风机机械故障诊断

为了准确诊断风机的机械故障,提出了一种基于小波包能量特征和改进支持向量机的诊断方法.在某4-73No.8D风机实验台上对13种不同运行状态下的振动信号进行采集,利用小波包对振动信号进行消噪、分解与重构,提取其小波包能量特征,得到了各运行状态下风机多测点信息融合的小波包能量特征向量,并利用改进支持向量机对特征向量样本集进行训练与测试,实现了风机机械故障的分类诊断.结果表明:该诊断方法能够有效地诊断风机机械故障的类别、严重程度和发生部位,且诊断准确率高、测试时间短,适用于在线机械诊断.     

基于小波包能量特征向量神经网络的旋转机械故障诊断

为精确诊断旋转机械的故障,提出一种基于小波包特征向量的神经网络故障诊断方法。用转子台信号模拟旋转机械故障,并对采集到的信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量,并以此为故障样本对3层BP网络进行训练,实现智能化故障诊断。实验结果表明训练好的神经网络能够很好地诊断出转子台故障类型,为旋转机械的故障诊断提供了新方向。     

基于小波神经网络的旋转机械故障诊断

研究了小波变换与人工神经网络结合起来应用于旋转机械故障诊断的问题。通过选择合适的参数，对故障信号功率谱进行小波分解，简化了故障特征向量的提取。建立了基于小波变换和BP网络的混合诊断模型，成功地实现了对故障的智能诊断。     

基于支持向量机的燃气轮机故障诊断

分析燃气轮机的8种典型常见故障,建立了基于支持向量机的故障诊断模型,用实例计算证明其有效性。同时和神经网络方法对比后发现：在小样本情况下,支持向量机方法的计算结果比神经网络要好,推广能力更强,而且效率高于神经网络。本方法针对故障诊断样本少的特点,为建立智能化的燃气轮机状态监控和故障诊断提供了一种新的途径,具有广泛的实用价值。     

小波分析法在旋转机械故障诊断中的应用

分析了ＦＦＴ频谱分析方法对处理非平稳信号的不足，即分析精度不高，确认小波分析对非平稳信号的处理是有效的。分别介绍了Ｈａａｒ小波和Ｄｉｌａｔｉｏｎ小波的基本原理并成功地尝试了小波分析在旋转机械故障诊断中的作用。     

基于提升小波包的离心泵故障诊断方法

为准确诊断离心泵的振动故障,提出了基于提升小波包和相关向量机的离心泵振动故障诊断方法.首先通过提升小波包方法快速提取各状态振动信号的分解系数能量、时域统计参数作为特征量.针对支持向量机稀疏性不高而导致诊断速度慢的问题,利用相关向量机实现分类诊断.研究结果表明,该方法能够有效地诊断离心泵的振动故障,诊断率达95.5％;与...     

基于多类支持向量机的汽轮发电机组故障诊断

故障诊断发展的瓶颈之一是故障样本的缺乏，而不仅在于诊断方法本身。支持向量机方法是专门针对小样本情况的，其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值。该文分析了多类支持向量机的DAGSVM算法，时于σ的取值，提出了基于错分样本数的变增量迭代算法，在小样本情况下时汽轮发电机组故障诊断进行了仿真研究，结果表明了该方法的有效性。     

基于支持向量机的柴油机排气阀智能故障诊断研究

排气阀是柴油机的重要部件之一，其故障诊断一直受到研究者的关注，传统的学习机器在小样本学习时不具有良好的泛化能力，其现场效果与实验室精度差距较大。建立在统计学习理论基础之上的支持向量机具有和样本数相适应的最优泛化能力。利用支持向量机适合处理高维数据以及具有良好泛化能力的特点，建立了排气阀故障诊断模型，将排气阀振动信号经过小波包分解后提取的特征指标在小样本时进行支持向量机学习，通过不同核函数的支持向量机和其它智能方法准确率的比较证明：支持向量机较其它智能方法有较大的优越性；准确率对核函数有一定的敏感性；在常用的3种核函数中，线性核的诊断准确率达到了100％，是柴油机排气阀智能故障诊断支持向量机的最佳核函数。     

基于支持向量机的凝汽器故障诊断研究

分析了凝汽器工作过程及故障机理,建立了凝汽器典型故障集、征兆集及典型故障特征向量集合.建立了基于支持向量机的故障诊断模型,用实例计算证明其有效性.同时和神经网络方法对比后发现:在小样本情况下,采用支持向量机方法的计算结果比神经网络更优越,推广能力更强,而且效率高于神经网络.本方法针对故障诊断样本少的特点,为建立智能化的凝汽设备状态监控和故障诊断提供了一种新的途径,具有广泛的实用价值.     

基于EMD分解和支持向量机的齿轮箱故障诊断与研究

齿轮箱存在故障时,其振动信号往往表现出非平稳特性,并且故障特征信息往往淹没在强大的背景噪声中,难以实现有效诊断.提出了采用基于EMD方法的特征能量值提取法及支持向量机的智能模式诊断方法,并将二者结合运用于齿轮箱的故障诊断,实现了齿轮箱故障的智能识别与诊断.实验结果证明了EMD方法与支持向量机相结合用于齿轮箱故障诊断的正...     

基于小波包的气门故障诊断

本文利用小波包将信号按任意时频分辨率（满足测不准原则）分解到不同频段的特点,论述了小波包特征提取的方法。利用这一特性对柴油机气门间隙和漏气故障进行了诊断,取得了满意的结果。     

基于矢谱和L-M神经网络的旋转机械故障诊断研究

讨论了矢谱融合技术和Levenberg-Marquardt(L-M)神经网络的相关理论,提出了基于矢谱和L-M神经网络的旋转机械故障诊断方法,建立了基于矢谱的旋转机械常见故障诊断L-M神经网络模型.模拟实验结果表明:与基于单通道数据的诊断结果对比,将矢谱数据融合应用于旋转机械常见故障诊断,可有效提高故障诊断的准确率.     

基于多类支持向量机的变压器故障诊断模型

针对现有支持向量机诊断模型构造复杂、参数设计困难等问题,建立了基于多类支持向量机的变压器故障诊断模型,并提出一种实用的支持向量机参数寻优方法。该方法结合网格搜索,对训练样本进行分组交叉验证寻找给定范围内的最优参数,有效地解决了支持向量机的参数设计难题。实例计算表明,基于参数寻优建立的多类支持向量机模型在保证很高的故障分类正确率的同时,大大降低了二值支持向量机分层组合模型的构造及参数设计的复杂程度,具有很好的实用性和推广性。     

基于支持向量机的柴电混合动力故障诊断研究

对柴电混合动力系统级故障诊断进行了研究,利用仿真软件搭建了实时整车模型,并构建了基于支持向量机的柴电混合动力系统的诊断框架.采用一对一方法构建多分类器,故障识别准确率达到98％.构建了柴电混合动力系统故障诊断实时仿真平台,进行了基于支持向量机的柴电混合动力系统故障诊断实时仿真,验证了实时环境下基于支持向量机诊断算法能有...     

模糊支持向量机在轴系振动故障诊断中的应用

机组的振动水平是表征电厂稳定安全最重要的标志之一.本文利用支持向量机的智能方法对机组的轴系故障进行诊断,在小样本集上取得了100%的分类精度.在此基础上,还引入部分噪声数据,统计其分类性能,展示了支持向量机的容错能力.最后分析了支持向量机方法在轴系振动故障振动的优势和缺陷,引入模糊输出支持向量机进行了改进,给设备维修提供了更多的参考信息.     

基于人工蜂群算法优化支持向量机的燃气轮机故障诊断

针对基于SVM(支持向量机)的故障诊断方法中支持向量机的参数难以选取导致诊断结果较差的问题,采用ABC(人工蜂群算法)对支持向量机的惩罚因子C和核函数参数σ进行优化;并构建了ABC-SVM(人工蜂群优化支持向量机)对燃机涡轮叶片故障进行诊断。诊断实例表明,该方法诊断准确率达到96. 43%,具有很好的诊断效果,为燃气轮机故障诊断提供了一种新的方法,具有实际应用价值。