基于信息融合技术的电机故障诊断

为了从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别和准确诊断,将数据融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。首先在数据融合级上对故障特征量进行分类处理,然后采用多层神经网络进行故障特征级融合和电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DS(DempserShafer)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明,该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,能够满足诊断的实时性要求。     

信息融合技术在电机定子绕组故障诊断中的应用

利用神经网络的信号分离能力,对采集的电流频谱信号进行处理,得到对故障的初级决策;应用互相关分析计算出三相电流不对称度和三相电流的相位差,获得故障的基本概率分配;最后利用信息融合方法,将多种检测信息进行综合处理,提高了故障诊断结果的可靠性。     

基于多数据融合的电机故障诊断方法研究

电机作为各类电驱设备的主要动力装置,具有结构简单、控制方便、能效高、无污染等优点.在电机运行过程中,受载荷多变、零部件老化、散热条件差等影响,故障频发,进而降低电驱装置的工作效率和稳定性.此外,电机故障种类繁多,各故障的征兆与表现又极其相似,不同故障产生的原因也错综复杂,这极大地提高了电机故障诊断的难度.传统的电机故障...     

基于信息融合技术的变压器多层次故障诊断

鉴于电力变压器自身结构复杂,运行环境多变的特性,传统的单一信息来源确定变压器故障类型存在较大的局限性。因此将信息融合技术引入变压器故障诊断中,将变压器故障诊断分为两个融合层次,第一层利用DGA数据确定过热故障和放电故障,第二层利用电气数据确定具体故障位置或原因,两个融合层次所用智能算法均为改进后的BP神经网络算法。最后通过实例分析,证明该方法的有效性。     

基于信息融合技术的旋转机械故障诊断

对多传感器信息融合技术作了简要介绍,并结合旋转机械振动故障诊断系统的要求与特点,探讨了信息融合技术用于故障诊断系统的基本层次结构。将信息融合的层次与故障诊断的功级相对应,提出了旋转机械振动故障诊断的信息融合模型,神经网络和证据理论相结合应用于故障诊断的新方法,提高了故障诊断系统的灵活性,故障诊断的效率和准确性。     

基于信息融合技术的汽轮机转子故障诊断

选取蚁群神经网络作为汽轮机转子故障诊断的初级模块,采用证据理论混合算法的故障诊断方法,对汽轮机转子的局部故障进行诊断,并将诊断结果作为证据体利用证据理论将各证据体进行合成,计算它们的基本可信任分配函数,从而判定故障及其类型.以汽轮机转子x、y方向的不平衡故障为例进行诊断,结果表明该方法可有效提高诊断的可信度,减少诊断的不确定性.     

变压器信息融合故障诊断技术

基于变压器故障诊断特点与要求，运用信息融合理论和技术，提出具有数据采掘功能的基于信息融合技术的变压器故障诊断系统的模型．系统阐述模型中各关键技术实现方法，并通过实例对信息融合技术在变压器故障诊断中的应用进行分析。     

基于量子神经网络信息融合的变压器故障诊断

针对电力变压器故障的多样性和故障信息的不确定性、数据量大及无规律性的特点,提出了基于量子神经网络信息融合的故障诊断方法.将多个电力变压器故障参数信息引入到各子量子神经网络进行局部融合诊断,再将各局部诊断信息引入决策融合网络进行全局融合,最终诊断出5种电力变压器故障并给出可信度评价.实验仿真结果表明:量子神经网络信息融合方法有效,诊断结果可靠,能将不确定性的数据合理地分配到各类故障模式中,故障正判率达到97.78％,远高于BP神经网络信息融合及改良IEC三比值法.     

基于量子神经网络信息融合的变压器故障诊断

针对电力变压器故障的多样性和故障信息的不确定性、数据量大及无规律性的特点,提出了基于量子神经网络信息融合的故障诊断方法.将多个电力变压器故障参数信息引入到各子量子神经网络进行局部融合诊断,再将各局部诊断信息引入决策融合网络进行全局融合,最终诊断出5种电力变压器故障并给出可信度评价.实验仿真结果表明:量子神经网络信息融合...     

基于博弈映射学习的多传感源信息融合三相电机智能故障诊断方法

利用多传感数据能够全面地诊断三相电机的各类机械或电气故障,然而现有的智能诊断方法缺乏有效的关键故障信息挖掘与跨传感源特征聚合学习机制,导致其诊断效果不佳。针对以上问题,该文提出一种基于博弈映射学习的多传感源信息融合三相电机智能故障诊断方法。首先,使用多个并行的自学习特征映射网络从各传感数据中自动地提取故障特征;然后,构建传感源鉴别器并使其与自学习特征映射网络形成博弈关系,精炼故障特征并引导其跨传感源分类聚合;之后,将样本差异度量损失函数引入到优化目标中,以确保各类故障特征之间的空间可分性;最后,利用故障模式识别器进行多传感故障特征融合诊断。实验结果表明,该方法能够基于振动、电流、声等多传感数据准确地诊断三相电机轴承故障、转子故障及电气故障,且诊断性能优于现有方法。     

异步电动机信息融合故障诊断模型

结合信息融合的一般模型和层次结构,构建了电动机故障的信息融合诊断模型。该模型涵盖了数据融合的数据层、特征层和决策层三个层次,充分利用电动机三相电流、电压和绕组温度等多种故障信息,基于Park矢量,进行了多层次的融合;采用了基于人工神经网络、小波分析和证据理论等的两级诊断策略,以进一步提高转子断条、气隙偏心、绕组匝间短路等电动机常见故障的诊断准确性和灵敏性。     

基于信息融合的模拟电路故障诊断方法分析

采用2种基于信息融合故障诊断方法,说明用于模拟电路故障诊断的特点.首先利用指定频率下可测点电压、不同测试频率下输出端电压和测试元件的温度3组测试数据,分别用一个改进的BP网络对电路状态进行预处理,得到每个传感器对各待诊断元件的隶属度函数分配,再分别用模糊融合和D-S融和算法进行决策层信息融合并进行故障定位.仿真结果表明:信息融合方法能够克服基于单一信息诊断的不足,提高电路故障诊断的正确率,对单、多软、硬故障均可识别,D-S融合算法在解决电路故障诊断中的不确定性问题方面优于模糊融合.     

基于BP神经网络的舰船电机故障诊断

为了准确判断舰船电机故障类型,找到故障原因,建立基于BP神经网络的舰船电机故障诊断模型,收集故障样本数据.运用MATLAB软件进行仿真,以实例进行检测.检测结果表明,构建的模型准确可靠,可以模拟电工人员对舰船电机故障作出正确诊断,验证了BP神经网络的优越性和可行性.     

基于开机过程信息融合的水电机组故障诊断方法

为保证水电机组运行的可靠性,通常采用基于振动频率分析的故障诊断技术。但是水电机组故障类型间存在重叠的频率特征,仅凭频率分析不易确定故障类型。因此,文中采用信息融合技术,引入开机过程中的时间和空间特征信息,在特征层采用支持向量机作为信息融合手段,在决策层采用D-S证据理论进行信息融合。实验结果表明,信息融合增加了故障诊断的特征信息,提高了故障诊断系统的诊断能力。     

基于最小二乘支持向量机和信息融合技术的水电机组振动故障诊断

应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本，通过训练，使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系，在完成局部诊断后再实现决策信息融合，从而达到故障诊断的目的。以水电机组振动故障诊断为例，进行了应用检验。研究结果表明，与常规方法相比，最小二乘支持向量机和信息融合技术相结合的方法具有快速有效等优点，适合水电机组振动故障的诊断。     

基于ACGAN和模型融合的电机轴承故障诊断方法

电机轴承疲劳试验成本较高和故障数据不足导致利用机器学习等人工智能算法进行故障诊断时效果不佳。另外,单一模型对电机轴承故障诊断的准确率也较低。为解决这两个问题,提出了一种结合辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)和模型融合的电机轴承故障诊断方法。首先将采集到的振动数据转换为二维灰度图,对每个灰度图添加标签后输入ACGAN模型,生成大量与原始数据高度拟合的新样本。然后将新样本与原始样本混合,经数据降维后输入由6个基学习器和1个元学习器融合而成的模型中。最后由融合模型输出诊断结果。试验证明,ACGAN和模型融合能有效提高电机轴承故障诊断的准确率。