改进BP算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

对每次权值和阈值的调整均采用固定不变的学习率,是导致传统ＢＰ算法收敛速度慢的一个主要原因。本文从提高收敛速度及精度出发,对改进ＢＰ算法进行了深入研究,在ＢＰ算法中引入统计思想,给出相关系数定义。基于相关系数,采用变学习率策略,提出两种学习率自适应调整算法,并将其具体应用于滚动轴承的故障诊断中。试验证明,此改进算法的收敛速度比传统ＢＰ算法显著提高。     

滚动轴承故障诊断的神经网络技术

文中将神经网络技术运用于滚动轴承故障诊断,着重讨论了传统故障诊断技术所面临的挑战及基于神经网络的故障诊断技术的优越性,传统的故障断专家系统在知识的获取及表达上存在着困难,并且当系统圈套 时,变得非常庞大,不适于在线控制;人工神经网络对信息分布式的存储及处理,具有明显的优点,以滚动轴承故障诊断为例,编制了基于神经网络技术的诊断程序,运行结果表明,该方法具有判断准确、容错性好,适于在线工作,便于推广的优点。     

分数阶BP神经网络滚动轴承故障诊断方法

研究基于分数阶BP神经网络滚动轴承故障诊断的问题。通过对滚动轴承5种状态类型特征信号的提取,以更全面的方式反映滚动轴承的工作特性。特征信号经过归一化处理后作为神经网络的输入,滚动轴承的故障类型作为神经网络的输出。运用分数阶BP神经网络对滚动轴承进行状态监测和故障诊断,判断其属于哪种故障类型。相较于整数阶BP神经网络,分数阶BP神经网络精度更高,且能更快地达到误差要求。仿真实验结果表明,分数阶BP神经网络能准确获取滚动轴承的运行状态。     

滚动轴承的智能诊断系统研究

利用虚拟仪器平台,选用加速度传感器和声级计拾取滚动轴承的振动信号和声信号,运用小波分析提取轴承特征信号;构建了基于BP神经网络的数据融合结构,实现轴承故障的智能诊断,提高了诊断效率和准确性.     

一种滚动轴承故障的诊断方法

针对滚动轴承的故障特点,提出了一种小波包分析、粗糙集理论和神经网络相结合的轴承诊断方法.利用小波包变换对信号进行适当层次的小波包分解,对信号的频带进行精细的分割,以各个频带信号能量的分布情况作为故障特征量,形成故障诊断决策表;接着根据粗糙集理论进行处理得到更为简明的最优诊断规则;然后根据约简结果,建立了神经网络故障诊断系统;最后以诊断实例验证了该方法的有效性和可行性.     

一种用于滚动轴承故障诊断的方法

采用振动分析法来进行滚动轴承元件的故障诊断.通过带通滤波、包络谱分析和小波包分析提取了反映滚动轴承故障的5个频域特征参数,同时还提取了对轴承早期冲击故障较敏感的5个时域指标.基于上述10个故障特征值,采用BP神经网络、基于遗传算法的RBF神经网络进行故障分类训练.试验结果表明上述10个特征值对不同的滚动轴承故障非常敏感;BP网络和基于遗传算法的RBF网络都能有效地分类不同故障;基于遗传算法的RBF网络在训练时间、训练误差以及识别精度上优于BP网络.试验证明了上述方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.     

关于滚动轴承故障诊断的探讨

论述纺织机械上滚动轴承故障诊断的原理及方法，通过共振解调法，可以提轴承的故障信息，经过高通滤波后，进行了频谱分析可以找出轴承故障的部位及春程度，为机械的视情维修工作提供了一种有效的手段。     

粗糙集-神经网络在铝电解故障诊断中的应用

目的通过对铝电解生产过程中的故障进行有效地诊断来提高铝的生产效率和节约能源．方法把粗糙集和神经网络结合起来应用在铝电解的故障诊断中．先用自组织特征映射网络（SOM）对初始数据进行离散化后得到决策表,然后用粗糙集理论对决策表进行约简得到最简决策表,根据最简决策表设计BP神经网络对铝电解中的故障进行诊断．结果用粗糙集对神经网络的输入数据进行预处理可以简化神经网络的结构,减少计算量和训练时间,从而提高整个诊断系统的诊断效率、故障诊断准确率在90％以上．结论该方法能够对铝电解中的故障做出正确的诊断．     

基于粗糙集与RBF-BP复合神经网络的变压器故障诊断

变压器的安全问题是电力系统稳定运行的关键因素.将BP神经网络稳定的优点与RBF网络收敛迅速的特点相结合,同时使用粗糙集对数据进行处理,进一步提高诊断的准确率.提出了新的变压器故障诊断方法,即基于粗糙集与RBF-BP复合神经网络算法,构建出该模型并且进行仿真实验.实验结果表明:该模型达到预期效果,准确率高,收敛速度快.     

滚动轴承故障振动检测方法

滚动轴承最常见的故障是磨损,磨损类故障的最大特点是无明显的冲击脉冲信号.滚动轴承故障振动诊断方法主要有特征参数法、频谱分析法和包络法.分别就振动诊断方法中的各类诊断技术及其特点进行分析.     

基于小波包分析的滚动轴承故障诊断

应用小波包分析方法构造滚动轴承故障信号的能量特征向量,再以此作为神经网络的输入,对滚动轴承故障进行分类,实践表明,能量特征向量较显著的表达了故障,有较好的诊断效果.     

基于振动响应机理的轴承故障定量诊断及量化分析

为了解决轴承损伤尺寸难以诊断的问题,建立滚动轴承非线性振动的动力学模型,并通过解析法求解轴承4种不同大小的故障振动信号响应,根据故障轴承响应信号的双冲击时间间隔对轴承故障进行定量分析,分析结果表明了该定量分析方法的准确性.进而对多组不同故障大小的轴承数据进行统计学分析,建立了轴承外圈损伤程度区间.滚动轴承外圈实验结果验证了提出的基于故障机理的轴承故障定量诊断方法的有效性.     

基于虚拟仪器的货车滚动轴承故障分析与诊断系统

货车滚动轴承是货车的重要部件,关系着列车的运行速度和安全,所以轴承故障诊断对货车运行安全十分重要。设计一个货车滚动轴承故障诊断系统对轴承故障进行检测至关重要。文章介绍了货车滚动轴承的故障形式、振动机理,提出了基于LabVIEW软件技术开发货车滚动轴承的检测系统。     

经验模态分解和神经网络在滚动轴承故障诊断中应用研究

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法,对采集的信号范围进行了筛选。利用经验模态分解将振动信号分解为多个平稳的固有模态函数。选取包含主要故障信息的IMF分量分析其时域和频域特征。将时域信号特征量和频谱图峰值对应的频率归一化处理,输入Elman神经网络进行工作状态的自动判断。     

基于LabVIEW的风电机组滚动轴承故障诊断系统及其仿真

在LabVIEW 8.5环境下实现了基于特征参数和希尔伯特包络谱分析的故障诊断方法,开发了风电机组滚动轴承故障诊断系统.故障诊断实验结果表明,该系统能够有效、快速、准确地对滚动轴承内圈、外圈、滚动体故障进行识别并报警.     

基于LabVIEW的风电机组滚动轴承故障诊断系统及其仿真

在LahVIEW8．5环境下实现了基于特征参数和希尔伯特包络谱分析的故障诊断方法,开发了风电机组滚动轴承故障诊断系统．故障诊断实验结果表明,该系统能够有效、快速、准确地对滚动轴承内圈、外圈、滚动体故障进行识别并报警．     

包络-小波技术在轴承故障诊断中的应用

分析了滚动轴承典型故障的故障机理及其振动特征，详细介绍了滚动轴承振动信号分析与故障诊断的方法。提出了将包络分析作为小波分解的前置处理手段以提取信号故障特征的思想，并在此基础上开发研制了“CZZD-01型轴承故障诊断仪”。现场调试结果表明，该方法准确有效，适用于滚动轴承的监测和诊断。