基于小波包变换与神经网络的齿轮故障诊断方法

对齿轮箱故障诊断问题进行研究,由于齿轮的振动信号是非平稳信号,常规的齿轮特征提取方法难以从振动信号中提取有效故障特征信息。笔者采用小波包理论对齿轮振动信号应用db12小波进行多层分解后,从而对信号进行消噪,并对消噪后的信号进行小波包3层分解及系数重构,再次对各频段能量进行处理分析从而得到特征向量。最终应用归一化方法对特征向量处理后再结合RBF神经网络进行故障诊断,并且取得了良好的诊断效果。     

基于小波包分解和BP神经网络的轴承故障诊断

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。     

基于小波包和SOM神经网络的齿轮故障诊断仿真研究

鉴于齿轮振动信号非平稳的特征,提出用小波包分析和SOM神经网络相结合的新诊断方法。首先运用虚拟样机技术建立齿轮模型,模拟出各种故障,并提取出振动信号;然后用小波包分析提取能量特征,再用SOM网络对数据进行分类得到各种故障类型的标准样本,最后通过用待检测样本与标准样本进行对比分析得出诊断结果。仿真结果表明该方法对齿轮的故障诊断十分有效,对其他旋转机械的故障诊断和维修保养具有指导意义。     

小波包和BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

研究如何采用处理非平稳性的实用方法以提高监测诊断效率及水平是国内外专家一直研究的课题之一。小波包技术将信号中不同的分量无冗余、无疏漏、正交地分解到独立的频带内,这些频带里的信号能量守衡,每个频带里信号的能量对于状态监测和故障诊断都是十分有用的信息。本文对齿轮箱振动信号应用小波包分解提取故障特征向量,进一步用特征向量训练前向传播BP人工神经网络,建立齿轮运行状态分类器,对齿轮故障进行识别。实验结果表明,本文方法对齿轮箱故障诊断十分有效。     

小波-神经网络在齿轮故障诊断中的应用

基于齿轮箱故障齿轮的特征提取,提出了将小波包分析与神经网络结合的齿轮故障诊断方法.对齿轮信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量作为故障样本.用训练好的BP神经网络进行故障诊断,实验结果表明该方法能够有效地诊断出齿轮的故障类型.     

基于BP神经网络的齿轮故障诊断

通过介绍神经网络的模型算法,根据齿轮的四种故障类型,采用BP神经网络对其进行训练和诊断,得到了较为理想的结果,为及早发现和预防机械故障提供了可靠的理论依据。     

小波包与改进BP神经网络相结合的齿轮箱故障识别

应用小波包分解技术提取齿轮箱振动信号中的故障特征向量,并以此作为改进BP神经网络的输入,对神经网络进行训练,建立了齿轮箱运行状态分类器,用以识别齿轮箱的运行状态。试验结果表明,小波包分解与神经网络相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法是可靠的,可以准确识别齿轮箱的故障。     

基于小波包和PSO-Elman神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障诊断,分析滚动轴承故障机理及特点,提出基于小波包分析的滚动轴承振动信号的特征向量提取算法,并建立PSO-Elman神经网络进行故障诊断和识别。将滚动轴承故障振动信号进行小波包分解,构造频带能量谱作为特征向量,输入PSO-Elman神经网络对故障进行识别。试验结果表明,基于小波包分析和PSO-Elman神经网络相结合的方法可准确地实现滚动轴承的故障诊断。     

基于小波包和支持向量机的齿轮故障诊断

提出了一种基于小波包和支持向量机的齿轮故障诊断方法,并介绍了该方法的原理和算法。利用获得的矿井提升机减速箱齿轮数据建立了多级故障分类器,通过对样本的分类输出检验,验证了该故障诊断方法的可行性。     

基于遗传优化小波神经网络的微动齿轮故障诊断

给出了微动齿轮的机械振动机理和故障特征,建立了三层小波神经网络,并结合遗传算法进行小波神经网络参数优化。将微动齿轮故障分为无故障、齿轮断层、齿轮面磨损脱落、齿轮面损伤,齿轮面裂痕等五种故障,通过振动试验测试故障信息,将其作为小波神经网络的训练样本,并结合遗传优化实现网络隐层节点和小波参数最佳值。仿真结果表明遗传优化的小波神经网络能够有效避免神经网络不收敛的缺点,提高学习速度,采用遗传优化神经网络进行微动齿轮故障诊断,具有较高的诊断精度和效率,可以有效应用于其他系统的故障诊断工程中。     

基于对向传播神经网络的齿轮箱故障诊断研究

介绍了CPN网络的原理、算法,利用神经网络具有任意逼近非线性函数的能力,建立了齿轮箱故障征兆与故障原因的对向传播神经网络模型。并用CPN网络对齿轮箱机械传动系统的故障进行了诊断。实例结果表明,该方法能够准确地诊断齿轮箱故障,同时具有训练速度快、结构简单、精度高等特点,是一种行之有效的诊断方法。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

本文对模拟电路提出了一种基于小波神经网络的故障诊断方法。该法利用小波空间中函数的多分辨率分解思想，构造了一种激励函数为具有紧支撑集的尺度函数和小波函数的小波神经网络。这种小波神经网络隐层节点数的选取有理论根据，解决了传统神经网络隐层节点数难以确定的问题。分别用本文提出的小波神经网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断，结果发现，小波网络比传统BP网络方法不仅学习收敛速度快，而且有效地避免了局部最小值问题。     

基于BP神经网络的液压马达故障诊断

以液压系统中液压马达为研究对象,提出了一种基于故障表征的诊断模型,该模型无需建立被诊断对象的精确数学模型,只需以显性的故障表征作为诊断模型的输入,并为其建立BP神经网络模型,运用MATLAB给出该网络的训练过程及结果,并提供应用于液压马达的故障诊断实例.     

基于改进BP神经网络的故障诊断方法

对于常规BP神经网络,其收敛过程存在两个很大的缺陷:收敛速度慢;存在所谓"局部最小值"问题.文章采用了一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练,建立了智能诊断模型,并应用于某型坦克发动机的故障诊断,测试结果表明该方法相比常规BP算法能够更有效诊断发动机油路和气路的故障,从而为故障诊断及判定的自动化提供了一个新思路.     

基于小波BP神经网络的城轨列车辅助逆变系统故障诊断

在研究城轨列车辅助逆变系统故障诊断模型的基础上,提出一种基于小波包和神经网络相结合的故障诊断方法.该方法首先对采集到的电压信号进行小波降噪,再经过小波包分解和重构,构造特征向量,以此为故障样本对BP（Back propagation）神经网络进行训练,实现智能化故障诊断.实验结果表明：该方法能够很好地诊断出城轨列车辅助逆变系统的故障类型,这为辅助逆变系统的故障诊断和故障动态监测提供了新的参考,具有一定的工程应用价值.     

基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。以BP神经网络的误差为目标函数,利用遗传算法进行BP神经网络的权值和阈值优化,并用优化后的BP神经网络进行故障诊断。通过MATLAB仿真,结果表明遗传算法优化的BP神经网络相比传统的BP神经网络具有更好的诊断效率和准确度。     

基于神经网络的压缩机故障诊断

对离心式空气压缩机动不平衡的故障问题，采用神经网络的BP(Back　Propagation)算法进行故障模式识别和诊断，并针对传统BP算法收敛速度慢，宜陷入局部最小的情况，从以下方面进行处理：其一，使用带动量改进型反向传播BP算法加快了收敛速度；其二，训练过程中对隐层和输出层采用了双曲正切阈值激励函数进行训练，解决了Sigmoid函数在0和1附近易陷入平坦区的情况。成功实现了故障样本空间到诊断数据空间的影射，并立在理论上给出了数学推导。     

改进的小波神经网络在异步电机故障诊断中的应用

根据异步电机的复杂故障特点,结合小波变换技术,提出了一种改进的小波神经网络用于异步电机的故障诊断。利用小波变换技术提取异步电机特征信号作为小波神经网络的输入向量,并对小波神经网络算法进行优化,提出了动量系数和学习率自适应调整的小波神经网络算法,给出了动量系数和学习率的调整方法。通过实际测试数据的诊断结果说明该方法的有效性和可行性,具有诊断准确率高、收敛速度快、泛化能力强等优点。     

基于小波包和BP神经网络的刀具磨损状态识别

刀具磨损状态影响金属切削过程,因此监测刀具磨损状态对提高产品质量有着重要的意义。设计刀具磨损状态监测系统,利用传感器采集刀具振动信号,通过小波包对振动信号进行数据分析,并把不同频段的能量值作为刀具磨损状态的特征值,建立BP神经网络,从而在刀具磨损状态和振动信号特征向量之间建立映射关系,完成刀具磨损状态的监测。利用C++Builder和Matlab软件混合编程实现了系统的功能。试验表明,系统运行良好,能够对刀具磨损状态进行正确识别。     

基于改进的BP神经网络的柴油发动机故障诊断

柴油发动机采用高压共轨燃油喷射技术,提高了柴油机的综合性能,但高压共轨柴油机电控系统比较复杂,增大了柴油机故障诊断的难度。该文介绍了BP神经网路及LM算法,并利用改进的BP神经网络对发动机电控系统故障进行诊断研究。以长城哈佛GW2.8TC发动机为实验对象,让发动机在怠速状态下,对发动机进行故障设置,利用金德KT600故障诊断仪采集发动机的故障数据流,运用改进的BP神经网络建立诊断模型,诊断结果表明改进的BP神经网络的收敛速度快,运用改进的BP网络诊断柴油机电控系统故障是行之有效的。