基于小波分析和机器学习的电力电缆故障诊断研究

以MATILAB语言为工具,笔者首先对小波分析对电缆故障信号特征进行提取,将小波分析与机器学习理论应用于电缆故障诊断,通过电缆故障信号的小波分析,找出最优的小波类型,并利用机器学习分类和回归算法对故障进行识别和对故障点进行定位,最后建立了一种能实时精确定位电缆故障和识别电缆故障的模型,用于在线实时精确监测电缆故障。     

基于小波包神经网络的传感器故障诊断方法

讨论了小波包神经网络在传感器故障诊断中的应用问题.文中提出了将小波包分解提取各个节点特征能量与RBF神经网络进行模式分类的传感器故障诊断方法.通过三层小波包分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障的瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练RBF神经网络.通过各种故障模式特征数据的训练,RBF网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过工业锅炉流量传感器数据对训练之后的RBF神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性.     

基于小波包和神经网络的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器常见的故障,提出了基于小波包和神经网络的故障诊断方法.通过对瓦斯传感器的输出信号进行三层小波包分解,得到8个不同频段的分解信号,再对其进行特征提取得到一个八维的特征向量,作为故障样本对三层神经网络进行训练,建立故障类型分类器,对瓦斯传感器故障进行诊断.仿真结果表明:该方法可以准确地诊断出故障类型.     

基于小波包神经网络的模拟电路故障诊断

提出了基于小波多分辨分析和小波包预处理的模拟电路故障诊断方法。该方法用小波作为信号预处理工具,经小波多分辨分析得到N层分解后的低频和高频信号,再利用小波包分析对多分辨分析没有细分的高频信号进一步分解,以达到提高频率分解率的目的。经PCA分析和归一化后的能量作为训练样本送入BP神经网络进行训练。仿真实验表明此方法能够快速有效的对模拟电路的故障进行诊断和定位。     

基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断研究

针对传统的电动机故障诊断存在很难准确提取故障时的特征信号及对故障作出准确预测的问题,提出了一种基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断的方法。该方法采用小波包分析技术提取电动机典型轴承故障、转子故障和绝缘故障振动信号的特征频段能量并组成向量作为RBF神经网络的输入,用于诊断电动机的故障。实验和仿真结果表明,使用RBF神经网络对电动机故障诊断是非常有效的,对电动机早期故障的发现及维修有积极意义。     

基于小波包和RBF神经网络的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题,以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障为研究对象,提出了一种基于减聚类( SCM)与粒子群( PSO)算法优化的RBF神经网络进行模式分类与辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。首先,利用三层小波包分解得到各个节点的分解系数,采用一定的削减算法使故障的瞬态信号特征得到加强,获取最优的特征能量谱。再利用SCM￣PSO算法优化RBF神经网络,使粒子的搜索速度更快,更有利于发现全局最优解。最后通过实验对比分析,该方法具有训练速度快、分类精度高的特点,辨识正确率在95％以上,能够显著提高故障诊断的速度和准确性。     

基于小波神经网络的陀螺仪故障诊断

为了准确可靠地发现和预测陀螺仪的故障,提出了一种基于RBF小波神经网络的陀螺仪故障检测方法;该方法是将陀螺仪的输出信号进行三层小波包分解,再对分解得到的8个不同频段上的节点进行特征提取,将提取后的8维特征向量作为RBF神经网络的输入;当陀螺仪发生故障时,陀螺仪的输出信号中会产生突变成分,进行训练后的RBF神经网络可以准确地诊断出陀螺仪的故障类型;应用Matlab实现了RBF小波神经网络诊断陀螺仪故障类型的仿真;仿真结果表明,应用RBF小波神经网络进行陀螺仪故障诊断有很好的效果。     

基于小波包与SOM神经网络的传感器故障诊断

研究传感器实时故障诊断问题.首先采用MATLAB2015仿真得到传感器各种典型工作状态下的运行数据样本;其次将这些故障样本作3层小波包分解,分别求出第3层小波包基对应的各频率段的能量,利用这些能量值与正常工作时各频段的能量值之比构造出传感器故障诊断的特征向量;最后构建基于3×3的SOM神经网络的传感器故障诊断算法.测试证明了所提算法的有效性和准确性.     

基于小波包和GBDT的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器的常见故障类型,提出了一种基于小波包和GBDT的瓦斯传感器故障诊断方法.该方法首先使用3层小波包分解对瓦斯原始故障信号进行分解;然后利用LDB算法削减得到重构信号能量,经归一化处理后作为输入分类器的特征向量;接着利用由梯度提升技巧和决策树构成的GBDT分类器作为故障模式的训练和识别器;最后通过瓦斯传感器诊断实例验证了该方法的有效性.实验结果表明,采用该方法进行瓦斯传感器故障诊断相比其他方法具有更高的诊断精度和更好的样本泛化能力.     

基于小波神经网络的故障诊断方法研究

研究了基于小波分析和神经网络松散型结合的故障诊断方法。用信号的小波包分解结果作为神经网络的输入特征向量,采用遗传算法对神经网络的参数进行全局优化,最后用训练过的神经网络进行故障诊断。仿真结果表明,该方法较L-M算法有更高的计算速度和精度。将该方法应用于平流泵故障诊断,证实了它的可行性和有效性。     

基于谐波小波包和IAGA-SVM的滚动轴承故障诊断

传统方法在诊断滚动轴承故障时受人为因素影响,故障成因复杂,因此在已有理论上提出一种基于谐波小波包和自适应支持向量机相结合的捣固车故障诊断方法。谐波小波包对不同故障下的振动信号展开分解及重构后所提取的频带能量即为特征向量,再把特征值输入支持向量机(SVM)模型中训练并对核函数和惩罚系数进行优化。用自适应支持向量机构建从特征向量到故障类型间的对应,从而完成滚动轴承故障的诊断。该方法能高效准确地诊断出故障类型且有实用价值。通过与GA-SVM及AGA-SVM对比,证明此方法在故障诊断领域中的卓越性。     

基于谐波小波包和DAG-RVM的滚动轴承故障诊断

针对传统滚动轴承故障诊断方法受人为因素影响较为严重,故障成因相对复杂等问题,在现有的研究基础上提出一种基于小波包分析和有向无环图相关向量机相结合的故障诊断方法。将滚动轴承在不同的故障条件下的振动信号进行谐波小波包分解与重构,提取频带能量作为特征向量,应用有向无环图相关向量机建立从特征向量到故障模式之间的映射,最终做到对滚动轴承的故障诊断。结果表明,该方法能够快速准确地诊断出滚动轴承故障,验证了该方法的有效性和稳定性。此外,通过与支持向量机(SVM)的对比分析,显示了RVM在智能故障诊断应用中的优越性。     

基于粗糙神经网络的传感器网络故障诊断

为了克服大量信息冗余和能量有限给无线传感器网络故障诊断带来的困难,提出一种将粗糙集与神经网络集成相结合的智能故障诊断方法(RS-ANNE)。该方法首先利用粗糙集理论的属性约简技术,提取诊断故障贡献最大的最小故障诊断特征集合,然后根据最小故障诊断特征确定神经网络的初始拓扑结构,建立故障特征与故障之间的映射关系,最后通过子网表决得到最终诊断结果。实验结果表明,RS-ANNE诊断方法诊断正确率为95.67%,与ANNE方法相比计算量减小22.98%,诊断正确率提高13.88%。     

基于改进的粒子群优化的神经网络故障诊断方法研究

针对BP(Back Propagation)神经网络易陷入局部极值的缺点,提出了一种粒子群PSO(Particle Swarm Optimization)神经网络,同时为避免PSO算法早熟,对部分粒子采用变异操作。应用于故障诊断系统的仿真结果表明,该算法能够大大提高故障诊断的精度。     

基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断研究

提出一种基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断方法。利用改进的模糊C均-值聚类算法进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并得到模糊模型的初始参数;然后生成与之相匹配的初始模糊神经网络,并通过学习算法训练网络来进行参数辨识,得到一个精确的模糊模型。将该系统地面实测数据作为样本数据,建立起了基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断模型。最后对该模型进行测试与分析,结果表明该方法具有抗噪、抗敏感、诊断准确度高等优点。     

一种基于小波分析和神经网络的模拟电路故障诊断的方法研究

提出了一种基于小波分析和神经网络的电路故障诊断方法.首先用PSPICE(Simulation Program with Integrated CircuitEmphasis,即集成电路编程仿真技术)电路仿真软件对电路进行仿真;然后对电路的输出节点电压信号进行小波分解,提取各频段的能量作为故障样本;最后利用神经网络的并行处理结构和非线性映射能力,实现故障诊断.仿真实验结果表明该方法对容差模拟电路故障定位具有较高的准确率,为模拟电路故障诊断技术开辟了一条道路,为模拟电路故障诊断技术开辟了一条道路.     

基于小波分析和Hopfield的网络流量预测

针对传统单一的网络流量模型不能对网络流量的复杂特性进行精确模拟的问题,提出一种基于αTrous小波分析和Hopfield神经网络的组合模型对网络流量进行预测。首先对网络流量进行归一化处理并采用αTrous小波变换;然后对小波单支进行重构,并将低频成分送入AR模型高频成分送入Hopfield神经网络进行建模预测;最后对各分量进行合成得到预测值。仿真实验结果表明,该模型提高了预测精度,并且具有很好的网络适应性。     

基于QR-ROLS算法的小波神经网络应用研究

针对小波神经网络的结构设计和权值选取,提出一种基于QR分解的递推正交最小二乘算法以节省计算资源和计算时间,仿真结果表明基于QR-ROLS(QR Decomposition-Recursive Orthogonal Least Squares)算法的小波神经网络比依据时频特性设计的小波神经网络结构更优,运行效率更高.     

基于能量密度的小波神经网络

本文提出了基于能量密度构造单隐层前向小波网络用以逼近复杂非线性函数。在时频定位分析的基础上，引入了能量密度的概念，用其作为选择小波元的标准。在本文中给出了网络构造算法及相应的学习算法，并与其它小波网及ＢＰ网进行了比较。实验结果证明了该方法是可行的，且具有小波元数目相对较少、学习收敛速度快等特点，并就其在实际应用中应注意的问题提出了我们的观点。     

基于神经网络和小波分析的血细胞识别算法

结合小波变换时频局部化特性和神经网络的优势,提出了一种基于神经网络和小波分析的血细胞识别算法.首先对血细胞信号进行小波分解,然后利用小波分解系数重构信号的能量,结合时域特征参数构造特征向量作为神经网络的输入,最后建立神经网络模型进行训练.通过实验分析了不同条件下的信号识别情况,并与传统的识别算法作了比较,结果表明算法具有较强的血细胞识别能力,与传统的识别算法相比,识别准确度更高.