基于小波包分解和PSO-BPNN的滚动轴承故障诊断

针对现有煤矿旋转机械滚动轴承故障诊断方法存在信号有效特征提取不完全、故障诊断精度不高及效率低等问题,提出了一种基于小波包分解和粒子群优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法包括信号特征提取和故障类型识别两部分:在信号特征提取部分,对采集的滚动轴承振动信号进行小波包分解,得到各子频带能量及信号总能量,经归一化处理后获得表征滚动轴承状态的特征向量;在故障类型识别部分,通过粒子群优化算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,以加速网络收敛速度,避免陷入局部极小值。实验结果表明,该方法提高了滚动轴承故障诊断效率和准确率。     

基于EMD和BP网络的轴承故障诊断方法

故障轴承的振动信号是非平稳信号,传统的非平稳信号分析手段存在许多不足;BP网络能够出色地解决传统识别模式难以解决的复杂问题。提出了经验模态分解(EMD)与BP神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用EMD方法对振动信号进行分解,得到组成信号的多个内禀模态分量(IMF),提取重要的IMF分量的能量作为信号的特征量;采用BP网络作为模式分类器,对轴承的故障类型进行分类。经试验数据分析证明,该方法能够准确地对轴承故障进行诊断。     

基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法

提出了一种基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法,该方法主要包括故障模型建立和故障识别两个步骤。在故障模型建立部分,首先依据滚动轴承不同故障状态下的振动信号,建立对应的自回归模型,作为故障模型;在故障识别部分,将正常状态下对应的模型,转化为状态空间模型,设计粒子滤波器,然后对不同的故障状态进行估计,提取其残差的相关特征,并结合模型参数特征应用BP神经网络识别算法进行故障识别。最后以美国凯斯西储大学的滚动轴承振动数据为例,验证了该方法的有效性。     

小波神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用

结合小波变换和神经网络的优势给出小波神经网络的结构模型,研究了小波神经网络的学习算法;针对传统算法收敛速度慢等问题,从学习率和引入动量项两个方面对算法进行改进。应用小波网络对滚动轴承的典型故障进行实例诊断。以7216圆锥轴承在实验台上所测取的数据进行网络训练。用振动信号为网络输入向量,给出训练结果。仿真实例表明,采用小波神经网络能够很好地对故障进行分类,其收敛速度明显要快于相同条件BP神经网络,有效地实现了滚动轴承的故障诊断。     

BP神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究

滚动轴承表面振动信号中包含着丰富的工作状态信息和故障特征信息,从其表面振动信号中提取时域特征参数,可以有效地识别轴承工作状态。通过试验采集振动信号作为识别故障的原始数据,建立基于振动信号的轴承故障诊断神经网络,并对网络进行训练得出标准故障模式,从而最终实现轴承的故障诊断。     

基于振动和声发射技术的滚动轴承故障分析

对声发射和振动两种方法在滚动轴承裂纹故障诊断中的应用进行了研究,并比较了这两种方法在早期故障诊断中的优越性。采用电火花技术在滚动轴承内圈加工宽度为0.5 mm和0.8 mm的两种裂纹,模拟在实际情况下的滚动轴承内圈裂纹故障。在低速(10 r/min)和高速(1 000 r/min)两种情况下,通过试验分别测得滚动轴承两种裂纹故障状态下的声发射信号和振动信号。分析比较了不同转速、不同裂纹故障状态下的轴承振动和声发射信号的时频特征。对信号数据进行波形和包络谱分析。试验结果表明:声发射信号与调制信号无关。对声发射信号进行包络分析,可以有效分析信号的故障特征频率。在故障微弱情况下,声发射信号比振动信号更具敏感性;当故障强度较大时,采用振动方法诊断更为准确,即声发射技术更有利于故障的早期检测。声发射技术可作为振动分析技术的补充,用于故障检测。     

基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断

针对现有刚性罐道故障诊断方法不能消除环境因素影响、接头故障识别率较低等问题,以提高罐道故障种类识别精度为目标,提出了基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟台阶突起故障和罐道接头故障这2种典型的罐道故障,采集提升容器振动加速度信号;运用小波包分解对采集的信号进行能量分析并提取故障特征参数,将故障特征参数作为BP神经网络的输入,并选取新的测试样本检测神经网络的诊断效果。测试结果表明,基于小波包分析和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法具有较高的故障识别精度,置信度达到了0.91。     

改进的BP神经网络和灰色理论在坦克发动机故障诊断中的应用

提出了改进的BP神经网络和C型灰色关联度的故障诊断方法.在提取坦克发动机振动信号特征参数的基础上,结合C型灰色关联度诊断法简单易于实现和BP神经网络法诊断精度较高的特点,完成了坦克发动机的故障模式识别和诊断决策.     

基于Hilbert-Huang变换的特征能量法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

Hilbert-Huang变换是一种新的自适应信号处理方法,非常适用于非线性和非平稳过程。该文在介绍Hilbert-Huang变换的基础上,针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的特征能量法。该方法在Hilbert-Huang变换的基础上定义滚动轴承振动信号在固有频率段的能量为特征能量,以此作为滚动轴承的故障特征向量,并通过建立M-距离判别函数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承外圈和内圈故障信号的分析结果表明,基于Hilbert-Huang变换的特征能量法可以有效地提取滚动轴承振动信号的故障特征。     

基于小波包分析及神经网络的汽轮机转子振动故障诊断

根据Bently实验台所采集的碰摩、松动、不对中、不平衡4种典型汽轮机转子振动故障信号,运用小波包分析方法对其进行能量分析并提取故障特征.分析结果表明:小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法,可以获得汽轮机转子振动的故障状态,有较好的故障区分度;另外由于经过小波包分解再重构后所提取的故障特征参数浓缩了汽轮机转子振动故障的全部信息,而BP神经网络具有优良的非线性映射能力,对提取的故障特征参数应用BP神经网络映射,可对汽轮机转子振动故障进行进一步的诊断.诊断结果表明:基于小波包分析及神经网络的故障诊断方法,具有较高的故障识别能力.     

基于BP神经网络的故障诊断模型研究

滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一。滚动轴承很容易损坏，而它的工作条件通常比较复杂，很难对其故障进行准确判断。为了提高滚动轴承故障诊断的有效性，构建了一种新的基于改进量子蜂群算法和BP神经网络的滚动轴承故障诊断模型（IQABC-BP）。首先针对量子蜂群算法在种群初始化和进化过程中存在的问题，提出了一种改进量子蜂群算法，然后利用改进量子蜂群算法对BP神经网络的初始权值、阈值和隐含层单元数进行优化，建立了一种具有超并行超高速的基于改进量子蜂群算法的BP神经网络模型，并应用于滚动轴承的故障诊断中。实验结果表明，IQABC-BP模型收敛速度更快，故障诊断效果更好，具有很好的应用价值。     

基于定子电流监控的轴承故障在线监测

随着自动化技术的增长,对感应电动机内部滚动轴承的状态监控得到了飞速发展.很多优秀的技术手段被运用到轴承故障的在线监测上,然而还存在着两点不足:1)提取的故障信号不够准确;2)无法满足在线的需求.本文在基于定子电流监测的基础上,提出了一种新型的轴承故障在线诊断方法.为了能够从电流频谱中提取更加准确的信息,作者将改进了的时域平均方法(time domain average method,TDA)运用到故障信号的隔离中.另一方面,极限学习机(extreme learning machine,ELM)在分类问题上表现出良好的泛化性能,它快速的训练速度能够保证在线故障监测的实施.文章最后考虑了3种电机运行状态,仿真结果均证明了此方法的有效性和稳定性.     

基于一维卷积神经网络深度学习的工业过程故障检测

针对化工过程的非线性和动态性,以TE过程为背景,应用深度学习中的一维卷积神经网络算法对TE过程进行故障检测,解决了BP神经网络算法用于故障检测时测试识别率低的问题。用训练数据集分别对BP神经网络模型和一维卷积神经网络模型进行训练,将测试数据集输入已经训练好的神经网络,最后统计出了BP神经网络模型和卷积神经网络模型对故障的识别率。仿真结果表明BP神经网络和卷积神经网络对故障的检测具有较好的效果,但BP神经网络算法收敛速度慢,很容易就陷入局部最小值,从而会导致整体的检测性能下降,而卷积神经网络构建出的一维卷积模型能很好地解决存在的问题,通过比较充分体现了卷积神经网络在故障检测方面的优越性。     

基于Boosting RBF神经网络的滚动轴承故障诊断

提出了一种新颖的基于RBF神经网络滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承动态信号的能量信息作为特征,RBF神经网络作为分类器进行滚动轴承故障自动分类与诊断。为了进一步提高神经网络的泛化能力和故障诊断的准确性,采用Boosting方法,进行网络集成。对七类滚动轴承进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

基于粗糙集-BP神经网络的机车滚动轴承故障诊断

论文提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的机车滚动轴承故障诊断方法.首先对原始故障诊断样本的连续属性进行离散化处理,然后利用粗糙集理论,对条件属性进行约简,删除冗余信息,最后将约简的最小属性集作为BP神经网络的输入,并设计BP神经网络对滚动轴承进行诊断.仿真结果表明粗糙集-BP模型不仅简化神经网络结构,而且提高了收敛速度和故障诊断正确率.     

BP-LCD方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对局部特征尺度分解（Local Characteristic-scale Decomposition,LCD）方法中严重的端点效应,将BP神经网络应用到信号的延拓中,提出了一种提出基于BP神经网络延拓局部特征尺度分解（BP neural network endpoint extension Local Characteristic-scale Decomposition,BP-LCD）方法。该方法首先利用BP神经网络将待分解信号进行两端预测延拓,然后对延拓后的曲线进行LCD分解。通过仿真信号的分析,验证了该方法可以有效地抑制LCD方法中的端点效应;将该方法应用到实际滚动轴承的故障诊断中,结果表明了该方法的有效性。     

Intelligent diagnosis method for rolling element bearing faults using possibility theory and neural network

This paper presents an intelligent diagnosis method for a rolling element bearing; the method is constructed on the basis of possibility theory and a fuzzy neural network with frequency-domain features of vibration signals. A sequential diagnosis technique is also proposed through which the fuzzy neural network realized by the partially-linearized neural network (PNN) can sequentially identify fault types. Possibility theory and the Mycin certainty factor are used to process the ambiguous relationship between symptoms and fault types. Non-dimensional symptom parameters are also defined in the frequency domain, which can reflect the characteristics of vibration signals. The PNN can sequentially and automatically distinguish fault types for a rolling bearing with high accuracy, on the basis of the possibilities of the symptom parameters. Practical examples of diagnosis for a bearing used in a centrifugal blower are given to show that bearing faults can be precisely identified by the proposed method.     

概率神经网络在化工过程故障检测中的应用

提出将一种径向基网络的重要变形—概率神经网络(PNN)应用于化工过程的故障检测中。与其他网络相比,概率神经网络学习速度快,适合于故障检测问题。将概率神经网络用于Tennessee Eastman(TE)过程故障检测的仿真实验,将实验结果与BP网络进行比较,结果表明概率神经网络的网络设计时间明显少于BP网络,故障检测的准确率明显提高。该方法可行、有效。     

基于故障传播的模块化BP神经网络电路故障诊断

大规模的数模混合电路所含故障模式众多,电路故障状态复杂,且易发生传播,因而电路故障诊断难度较大。针对大规模电路发生故障时存在故障传播的问题,提出一种基于故障传播的模块化BP神经网络（MBPFP）故障诊断方法。首先,在电路模块划分的基础上分析子电路间的故障传播,并将故障源和故障传播源"模块化";然后,通过子电路的异常检测模型进行一级定位,缩小故障原因集合,确定故障模块;最后,利用目标模块的BP神经网络模型进行二级定位,实现故障诊断并识别故障模式。与传统BP神经网络等方法进行比较的实验结果表明,MBPFP故障诊断方法具有较高的故障覆盖率,在定位准确率方面提高了至少8个百分点,其性能优于传统BP神经网络等方法。