改进的OHF Elman神经网络应用研究

为提高Elman神经网络的诊断效率,对OHF Elman神经网络进行研究。在OHF Elman网络基础上引入收益因素,提出改进的OHFElman神经网络,并将其应用于齿轮箱的故障诊断。建立了改进OHFElman神经网络和OHF Elman神经网络两种模型,并对这两种模型进行了仿真。一系列训练与测试结果表明,基于改进OHF Elman网络的齿轮箱故障诊断系统能够提高故障诊断的准确率和效率,可以应用在实际工程故障诊断中,为故障诊断技术提供了一种更有效的方法。     

PSO优化BP神经网络齿轮箱故障诊断

针对目前齿轮箱系统在利用神经网络故障诊断时存在正确识别率低和依靠经验选择参数的问题,提出了基于粒子群优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法。简要介绍利用齿轮振动原理提取特征参数建立故障模型,该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,详细分析了通过BP神经网络、概率神经网络和粒子群优化BP神经网络实现齿轮箱故障诊断。仿真结果表明,BP神经网络对齿轮箱故障诊断收敛速度慢,故障识别率为82%;概率神经网络的模型故障诊断识别率依据经验选取spread值决定,故障识别率最大为98%;粒子群优化后的BP神经网络故障诊断分类识别率为100%且自适应能力强。     

7500吨浮吊齿轮箱故障诊断系统的研究

针对7500吨浮吊齿轮箱故障诊断问题,将离散小波变换和Tikhonov支持向量机结合建立了一个浮吊齿轮箱故障诊断系统。在输入层对振动信号进行离散小波变换,提取不同频带的能量参数作为故障特征向量,利用这些特征向量进行Tikhonov支持向量机的学习,训练后的Tikhonov支持向量机诊断浮吊齿轮箱故障。实验结果表明,离散小波Tikhonov支持向量机具有很强的故障识别性能和鲁棒性,诊断精度优于常规的BP网络方法。     

基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断

针对基于传统BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法存在的收敛速度慢、精度不高等问题,提出了一种基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断模型。该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,通过改进遗传算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,将优化后的Elman神经网络用于齿轮箱故障诊断。仿真结果表明,该故障诊断模型加快了网络训练速度,提高了齿轮箱故障诊断的准确度和精度。     

基于改进迁移学习的行星齿轮箱故障自动诊断

传统机器学习故障诊断方法依赖专业经验选取统计特征,导致诊断结果误差较大。为此,提出了基于改进迁移学习的行星齿轮箱故障自动诊断。采集行星齿轮箱的振动信号,对振动信号进行去噪处理,利用深度学习改进迁移学习构建故障诊断模型,对采集信号进行分类识别,实现了行星齿轮箱故障自动诊断。结果表明,该设计方法下不同类型的行星齿轮箱故障诊断精度为96.09%,证实了该方法的性能良好。     

风电主齿轮箱加载测试系统分析

风电主齿轮箱作为风机的核心传动部件,其性能质量严重制约着风机的发展.为提高风电主齿轮箱出厂质量检验和加速产品寿命试验,设计研发了一套风电主齿轮箱加载测试系统.首先,介绍了系统总体设计方案和系统硬件结构,然后开展对应测试平台软件功能的研究.研究结果有效满足了风电主齿轮箱的出厂检验和新品研发加速寿命试验的要求.     

基于SOPC的雷达发射机自动测试系统设计

针对某型雷达发射机固有测试能力有限,不能有效地对关键部件进行实时在线监测的问题,研究设计了基于SOPC技术的嵌入式自动测试系统;通过合理设计测试介入方案,达到了不改变发射机、不影响工作性能的目的;SOPC嵌入的MPU IP Core具有自动量程转换、自动触发电平调节、自动零点调整以及自动校准等功能,使测试系统具备了自动检测能力;经过静态和动态实装测试,验证了测试系统的隔离性能、信号检测能力、自动测试功能和故障诊断能力,试验表明测试系统的设计是合理的、有效的。     

基于决策树与多元支持向量机的齿轮箱早期故障诊断方法

齿轮箱部件的故障形式多样,典型故障训练样本数量有限;为了提高齿轮箱故障诊断的精度和效率,提出了基于决策树与多元支持向量机的齿轮箱早期故障诊断方法;利用决策树分类速度快、效率高的优点和支持向量机在小样本二元分类方面突出的特点构建多元分类识别模型,在不同故障情形下提取齿轮箱振动信号典型特征参数作为故障特征向量训练模型,并对样本进行测试;实验结果表明,该方法在小样本情况下识别效果明显优于神经网络方法,同时在识别效率方面比常规多元支持向量机方法有了较大的提高。     

基于专家系统的导弹自动测试与故障诊断系统研究

基于虚拟仪器技术和专家系统的导弹自动化测试与故障诊断系统，采用模块化仪器总线标准—PXI，集PXI卡式仪器、程控仪器和各种先进的测试诊断技术于一体，是一套具有自动性能测试和故障诊断的综合测试系统。利用专家系统，大大提高了系统检测的智能化和自动化程度。用于导弹武器系统中电子装备的通用参数测量、专项性能指标测试、功能测试及故障诊断，可以将故障定位到电路板。实践表明，系统适用于多种不同型号导弹的性能测试、故障诊断与维修。     

基于α稳定分布参数和支持向量机的齿轮箱故障诊断方法

针对含有尖脉冲的齿轮箱振动信号故障特征难以提取且样本较少的问题,提出了一种基于α稳定分布和支持向量机故障诊断的新方法。先设计齿轮箱故障测试方案,获取齿轮箱振动信号;然后提取齿轮箱振动信号的α稳定分布参数,用它作为故障类型的特征样本,并结合决策树和投票法构造多分类支持向量机齿轮箱故障决策系统。该方法较好地解决了小样本学习问题,避免了人工神经网络进行诊断时的过学习、收敛速度慢等缺点。实际齿轮箱故障诊断实验结果表明所提方法有效。