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以智能检测和故障诊断技术作为研究对象,分析了在智能故障诊断系统中用到的特征提取、模式识别和故障预测等关键技术,探讨了用于实现上述关键技术中的小波变换和人工神经网络算法。鉴于人工神经网络算法容易出现系统故障定位不准确性的不足,引入了D-S(Dempster Shafer)证据理论。首先用BP神经网络对故障信息进行局部诊断,然后利用D-S证据理论对局部诊断结果进行融合,进行全局诊断,得到最终的故障结果。D-S证据理论的引入,增大了诊断结果的可靠性和准确性,提高了诊断算法的适应性。在LabWindows/CVI的平台下,实现了智能故障诊断算法。 相似文献
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齿轮故障诊断对于起重机安全运行至关重要;提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)-Treelet变换和高斯过程(gaussian process, GP)的起重机齿轮振动故障诊断新方法;设计一种细菌觅食算法(bacterial foraging optimization, BFO)优化高斯过程模型超参数;建立基于集成经验模态分解-希尔伯特变换的齿轮振动参数信号特征提取方法,利用Treelet变换实现这些特征的降维学习;建立基于细菌觅食算法优化高斯过程的齿轮故障模型;实验结果表明,EEMD-Treelet-GP诊断方法不仅可以识别最佳特征向量,而且可以识别故障位置。 相似文献
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智能设备故障诊断技术(Intelligent Fault Diagnosis, IFD)将深度学习理论应用于设备故障诊断,能自动识别设备的健康状态和故障类型,在设备故障诊断领域引起了广泛关注。智能设备故障诊断通过构建端到端的AI模型和算法将设备监测数据与机器健康状态关联以实现设备故障诊断,但设备故障诊断的模型和算法较多且相互之间并不通用,采用与监测数据不相符的模型进行故障诊断会导致诊断准确率大幅度下滑。为解决这一问题,在全面调查设备故障诊断相关文献的基础上,首先简述深度设备故障诊断的模型框架,再根据具体应用场景和设备监测数据类型对模型算法进行分类介绍、列表对比及总结,最后针对存在的问题分析了未来的发展方向。本综述有望为智能设备故障诊断的研究提供有益的参考。 相似文献
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针对复杂工业过程中故障诊断技术存在数据可分性差、噪声干扰、故障定位困难的问题,提出一种基于多块相对变换独立主元分析(MBRTICA)的故障诊断方法.为了使所提取的故障特征具有可分性,采用相对变换原理与FastICA算法融合的方式构建相对变换独立主元分析方法(RTICA)用于检测故障的发生.通过引入多块理论,将高维数据分成多个子块单元,并在每个子块单元内分别进行RTICA处理,确定故障发生的位置.最后用电主轴轴承裂纹故障的实验对所提方法进行验证,实验结果表明,基于MBRTICA的故障诊断方法可提高数据的可分性,能够有效减少噪声,同时提高故障检测的精度, 实现故障定位功能, 全面地对故障进行分析. 相似文献
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图像的二维提升小波变换的FPGA实现 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了图像的5/3提升小波变换算法原理,根据提升算法的系数分布存在的特点,提出二维提升小波变换硬件实现的简化VLSI硬件结构,并在对系统进行了综合、仿真后,在FPGA芯片上实现。实验证明,系统改进的简化硬件结构,提高了系统运行速度,保证了系统的实时性要求。 相似文献
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İzzet Yilmaz Önel Engin Ayçiçek İbrahim Şenol 《Journal of Intelligent Manufacturing》2009,20(2):243-247
This paper describes an application about detection of bearing defects in inverter fed induction motors, using Concordia transform
approach based algorithm. After introduction, brief information is given about bearing structure and type of bearing failures.
Next section, Concordia transform theory is mentioned then, RBF neural network structure is summarized. After that, test system
information is specified. This paper indicates that Concordia transform approach is a reliable tool to detect bearing faults
in inverter fed small induction motors. The generality of the proposed methodology has been experimentally tested on a 1 HP
squirrel-cage induction motor. At the end of the paper, an ANN algorithm is proposed that could detect the bearing faults
automatically. The obtained results have 93.75% accuracy. This study suggests that proposed Concordia transform based fault
detection algorithm could be integrated in an induction motor driver so, bearing condition of the induction motor could be
observed while motor is working and bearing faults could be detect before they become serious. 相似文献
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空间科学实验中图像的分辨率不断提高、数据量越来越大,因此需要对图像数据进行星上压缩处理后再进行传输。FPGA具有低功耗、高性能的特点,已普遍应用在卫星的各种有效载荷上,因此可采用FPGA实现图像压缩。基于FPGA的图像压缩算法的核心是DCT变换,而DCT变换中需消耗大量的乘法资源。为了提高图像压缩的效率,同时减少对专用乘法器的依赖,本文就充分利用FPGA中的BRAM与LUT资源,使用改进型的分布式算法、流水结构和乒乓操作,在避免使用乘法器的同时,实现JPEG压缩算法中的DCT变换,具有良好的可移植性。经验证,该方法用于基于FPGA的JPEG图像压缩系统中,相比传统DCT快速算法运算速度显著提高。 相似文献
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为了实时进行不同小波基的快速小波变换,本文介绍了利用现场可编程阵列FPGA实现小波变换的设计。 相似文献
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基于离散小波变换和随机森林的轴承故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对不同工况下数据特征选择困难和单一分类器在滚动轴承故障诊断中识别率较低等问题,提出了一种基于离散小波变换和随机森林相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用离散小波变换分解振动信号,得到n层近似系数;然后创新性地采用sigmoid熵构造出n维特征向量,sigmoid熵能较好地提取非平稳信号的特征,提高诊断准确率;最后采用随机森林对滚动轴承不同故障信号进行分类。实验采用西储凯斯大学轴承数据中心网站提供的轴承数据,与传统分类器(KNN和SVM)以及单个分类回归树CART进行对比分析,结果表明该方法具有更好的诊断效果。 相似文献
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基于DSP与FPGA结构的星载图像压缩系统设计与实现 总被引:2,自引:2,他引:0
针对空间遥感成像数据传输之前需对CCD图像进行压缩处理的要求,设计了一种基于多片DSP+FPGA结构的高效高速星载图像压缩系统,采用了双正交重叠变换的定点实现算法对图像进行压缩,只需少量的移位和加法运算,降低了算法的实现难度,并对编码进行了优化处理,适于DSP并行处理。应用结果表明,该系统运行稳定可靠,压缩效果良好,软硬件复杂度低,有很好的实用性和推广价值。 相似文献
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基于第二代Curvelet变换的彩色图像增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
杨居义 《计算机应用与软件》2010,27(3):114-116,126
针对小波变换对彩色图像增强算法诸多问题,提出基于第二代Curvelet变换的彩色图像增强算法,它克服了小波变换在表达彩色图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷,更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征。阐述了第二代Curvelet变换的基本原理,通过对512×512的Lena和Babon彩色图像仿真实验,实验结果表明算法对彩色图像具有很好的增强效果,提高了彩色图像的对比度,降低了噪声,同时也较好地保留了边缘信息,无论是从视觉效果还是从性能指标都优于小波和Ridgelet算法。 相似文献