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在分析经验模态分解端点效应出现原因的基础上,采用BP和径向基函数神经网络预测法对端点效应进行研究.在实验中,通过延长信号的采样时间,使端点的数据延长,从而抑制EMD分解时产生的端点效应.同时为了比较两种数据延长方法的效果,分别将延长后的数据进行EMD分解.实验结果表明,这两种都可以有效抑制端点效应对分析结果产生的影响,提高经验模态分解的效果. 相似文献
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液压泵源是民机液压系统的动力部分,对于民航飞机飞行的安全起着重要的作用。由于民机液压泵结构复杂,故障机理繁多,因此其故障诊断难以用常规方法实现。提出了基于小波包分解和RBF神经网络的民机液压泵源故障诊断方法。采集民机液压泵轴向和径向的振动信号,利用小波包分解将振动信号进行分解,得到的各频带信号的能量作为神经网络的输入。经过RBF神经网络的计算以实现民机液压泵源的故障诊断。 相似文献
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针对滚动轴承的故障诊断,提出了小波包分解与BP神经网络结合的诊断方法。对轴承振动信号进行3层小波包分解,构造其特征向量,输入神经网络进行训练和测试。Matlab仿真结果表明,该方法能有效地诊断出轴承的故障类型。 相似文献
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门式起重机是港口码头、铁路集散中心常见的大型吊装设备,为了避免其发生故障影响工程作业的效率和进度,有必要对门机进行实时监控并对其发生的故障进行诊断和预测.探讨了基于径向基函数(RBF)神经网络的门机故障诊断系统,针对门机的几种常见故障进行诊断,结果表明该方法切实可行. 相似文献
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RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
论述了RBF神经网络的基本网络结构和网络的学习及运行过程,结果表明:RBF神经网络具有极快的学习收敛速度.讨论了RBF神经网络在旋转_初械故障诊断中的应用,并对训练后的网络进行了仿真测试,仿真结果表明RBF网络有较高诊断正确率. 相似文献
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提出了一种往复压缩机气阀的故障诊断方法.把往复压缩机气阀的振动信号作为识别故障的特征向量,送入RBF神经网络中,进行故障类别的自动识别.试验结果表明,该诊断模型对往复压缩机气阀故障诊断具有良好的诊断效果,系统不仅能够检测到往复压缩机气阀故障的存在,而且能够比较准确地识别往复压缩机气阀的故障模式. 相似文献
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基于EKF训练的归一化RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络成熟的基础上,对旋转机械的转子系统进行故障诊断,针对梯度下降法容易产生梯度消失的问题,提出用扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)对权重进行调节训练,并将结果与反向传播(Back Propagation,BP)算法和梯度下降调节进行比较,用EKF训练的RBF神经网络不仅在性能上有优势,在精度和迭代速度上亦优于其他方法.相信在今后的实际应用中尤其在旋转机械故障诊断中可以更大地发挥其优势. 相似文献
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在对矿山机械装备中使用的轴承进行故障诊断时,易受噪声干扰及多变工况的影响,同时也难以适应不同诊断任务,针对这一系列问题,提出了一种基于分支卷积神经网络(B-CNN)的托辊轴承故障分级诊断方法。首先,根据具体的诊断任务故障的层级结构进行了划分,采用多层标签表示健康状态、故障类型和损伤程度;通过交替卷积和池化层,构建了一维卷积神经网络(1DCNN)特征提取块;然后,将层级结构和特征提取块融合,设计出了一种基于分支一维卷积神经网络(B-1DCNN)的轴承故障分级诊断模型;最后,使用美国凯斯西储大学轴承数据和自建的带式输送机托辊故障模拟实验台数据,对托辊轴承故障进行了模拟实验,对该方法在噪声干扰和多变工况下的诊断性能进行了验证。研究结果表明:该方法成功实现了对托辊轴承故障从粗到精的分级诊断,对噪声干扰和变工况具有较好的鲁棒性,且与支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)模型相比,该方法的故障诊断性能更好。 相似文献