共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
基于小波包和Hilbert包络分析的滚动轴承故障诊断方法 总被引:2,自引:0,他引:2
滚动轴承故障诊断是机械故障检测中的一个重要方面。本文提出了一种小波包分析和Hilbert包络分析相结合的方法对轴承进行故障诊断。首先利用小波包分析将滚动轴承的振动信号分解到不同的节点上。然后求出各频段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带,对故障频带的重构信号做包络谱分析,将谱峰处的频率与滚动轴承的故障特征频率进行对比。诊断出滚动轴承的故障。通过对实验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性。 相似文献
2.
3.
为充分挖掘转辙机振动信号的有效故障信息,提高故障诊断准确率,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、改进时域多尺度散布熵(Improved Time-domain Multiscale Dispersion Entropy,TMDE)与粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization algorithm,PSO)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断方法 .首先,通过EEMD方法将不同故障类型的振动信号分解成若干个模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs);其次,采用相关系数与峭度的混合筛选准则筛选IMFs并重构信号;再次,应用所提ITMDE算法提取重构信号的多尺度故障特征;最后将得到的特征向量输入经PSO搜索最优参数后的SVM进行训练和测试.实验分类准确率为100%,分析表明所提方法优于传统的多尺度排列熵、多尺度散布熵的故障诊断方法,能精确地识别转辙机故障类型. 相似文献
4.
5.
6.
7.
提出了一种基于小波包能量熵作为鱼体回波声信号的识别特征量,用以实现不同种类鱼体的分类识别。通过在消声水池中完成鲫鱼、草鱼和鲳鱼三种不同种鱼体的回波声数据提取采集实验,进行了数据预处理,并利用小波包能量熵算法计算鱼体回波声信号的识别特征量,再分别通过BP神经网络和支持向量机两种分类器进行了分类,分类识别效果较好,识别率分别达到了76.1%和82.2%。验证了小波包能量熵对于鱼体回波声信号识别的有效性。 相似文献
8.
制冷机在红外遥感领域发挥着极其重要的作用,如果出现故障直接影响探测器的正常工作以及性能,因此,制冷机智能故障诊断具有重要的意义.针对制冷机出现的碰摩故障,提出了一种基于小波包变换、遗传算法、支持向量机的智能故障诊断方法.首先对振动信号做小波变换及时域特征提取组成特征集.利用距离评价技术从特征集中选择敏感特征.利用遗传算法优化支持向量机参数.将特征值输入到优化好的支持向量机中,自动识别机器运行状态.开展制冷机故障模拟实验,结果表明,该方法最终识别准确率达95%,能有效识别制冷机碰摩故障部位. 相似文献
9.
基于小波包和支持向量机的故障诊断方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于支持向量机(SVM,support vector machine)对小样本决策具有较好的学习推广性,本文提出一种基于小波包和支持向量机的故障诊断方法,通过小波包分解系数求取频带能量,并根据各个频带的能量的变化提取故障特征,应用LSSVM(least squares support vector machines)进行故障分类。实验结果表明,支持向量机分类器优于传统的BP神经网络和RBF神经网络分类器,识别率较高,具有更强的泛化推广能力。 相似文献
10.