一种改进的小波神经网络在故障诊断中的应用

针对现有BP网络在故障诊断中存在的问题,提出将小波函数与神经网络结合构成小波网络,代替BP网络用于故障诊断。对其存在的易将未知故障化为某一已知故障的问题,提出将小波网络加以改进,对诊断结果做最后的验证,以确保诊断结果的正确,同时也能准确地发现新的故障,并将其另开新类。仿真实验表明小波网络较BP网络更适用于故障诊断,且对小波网络进行的改进对新故障的发现也很有效。     

小波—BP神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

利用小波分析和BP神经网络相结合的方法对旋转机械的故障进行识别.首先运用小波分析对故障信号进行降噪处理,然后运用小波包对信号进行分解和重构,提取各频带能量值,将该能量值作为BP神经网络输入端的特征向量,训练网络进行故障模式识别.实验表明,该方法在旋转机械故障诊断中切实可行.     

基于小波神经网络的车辆发动机故障诊断

为有效诊断车辆发动机的柴油系统故障,本文将小波变换与BP神经网络相结合,用小波变换来抽取故障的特征向量,以此作为BP神经网络的输入参数,从而构建了小波神经网络。该方法依据小波变换模极大值来研究油管中柴油压力信号的奇异性来抽取故障特征向量,首先利用故障采集数据来获得学习样本,然后根据网络训练来构建起BP神经网络输出与输入间的非线性映射,从而依据特征向量输入进BP神经网络进行诊断故障。通过实验我们发现该方法有较好的的诊断效果。     

小波包和BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

研究如何采用处理非平稳性的实用方法以提高监测诊断效率及水平是国内外专家一直研究的课题之一。小波包技术将信号中不同的分量无冗余、无疏漏、正交地分解到独立的频带内,这些频带里的信号能量守衡,每个频带里信号的能量对于状态监测和故障诊断都是十分有用的信息。本文对齿轮箱振动信号应用小波包分解提取故障特征向量,进一步用特征向量训练前向传播BP人工神经网络,建立齿轮运行状态分类器,对齿轮故障进行识别。实验结果表明,本文方法对齿轮箱故障诊断十分有效。     

小波分析和神经网络技术在故障诊断中的应用

介绍了智能诊断技术、小波分析技术及神经网络技术，阐述了小波与神经网络相结合的两种方式——松散型小波神经网络和紧致型小波神经网络。在此基础上，以松散型小波神经网络对刀具故障的在线监测为例，说明了小波分析和神经网络技术对刀具故障进行在线监测，故障预报正确率为87.7％。     

小波包-神经网络在斜轴泵故障诊断中的应用研究

针对斜轴式柱塞泵零部件故障信息被耒本身的流体冲击、机械振动所淹没的问题,采用小波包将振动信号分解到不同的频带以提取有关部件的故障信息,并将小波包分解在不同频带反映斜轴泵工作状况的振动特征信息作为故障样本,研究人工神经网络结合小波分析对斜轴泵进行故障诊断的方法,建立了相应的ＢＰ神经网络。研究结果表明训练成功的ＢＰ网络可作为智能分类器对斜轴泵的常见故障进行识别和诊断。     

改进的小波神经网络在异步电机故障诊断中的应用

根据异步电机的复杂故障特点,结合小波变换技术,提出了一种改进的小波神经网络用于异步电机的故障诊断。利用小波变换技术提取异步电机特征信号作为小波神经网络的输入向量,并对小波神经网络算法进行优化,提出了动量系数和学习率自适应调整的小波神经网络算法,给出了动量系数和学习率的调整方法。通过实际测试数据的诊断结果说明该方法的有效性和可行性,具有诊断准确率高、收敛速度快、泛化能力强等优点。     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

本文阐述了基于小波分析的快速傅里叶变换应用轴承故障诊断的原理，介绍了该方法在减速器滚动轴承故障诊断中的应用，给出了几种频谱图。     

小波分析在车辆故障诊断中的应用

车辆变速箱振动信号可用小波分析法预处理后，再用小波包能量尺度图分析法识别故障，按此法对BJ212变速箱准确地进行了故障识别，结果表明利用小波分析进行变速箱故障诊断的方法行之有效。     

小波-神经网络在齿轮故障诊断中的应用

基于齿轮箱故障齿轮的特征提取,提出了将小波包分析与神经网络结合的齿轮故障诊断方法.对齿轮信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量作为故障样本.用训练好的BP神经网络进行故障诊断,实验结果表明该方法能够有效地诊断出齿轮的故障类型.     

小波——人工神经网络信息融合故障诊断方法

基于小波变换的时频域局部化特性及人工神经网络的非线性映射特性，将小波变换和人工神经网络的优点结合起来，用加权法实现信息的初级融合，用小波变换实现特征提取，再用人工神经网络实现信息的二级融合，介绍物构造方法和信息处理的步骤。     

小波包分析在变速箱自动故障诊断中的应用

小波包分析技术能有效的在宽频带范围内提取振动信号的有用成分,便于实现变速箱的自动诊断。本文研究了小波神经网络在变速箱自动诊断应用中的几个关键问题,提出了相应的解决方法,并设计了拖拉机变速箱自动故障诊断系统。     

小波分析在机械故障诊断中的应用

文章总结了故障诊断的研究内容,分析了各种诊断方法的优势和不足,探讨了小波分析的特点,指出了小波分析的发展现状,列举了小波理论在降噪、振颤等故障诊断中的典型应用,预测了小波未来的发展趋势。     

小波分析在齿轮箱故障诊断中的应用

对齿轮箱故障特点和诊断方法进行了分析，介绍了小波分析方法，并以小波分析在信号分析和信号消噪处理中的应用为例，体现小波分析比传统分析方法的优越性，是故障诊断的一种有效方法。     

小波分析方法应用于故障诊断的研究

分析了Fourier变换和短时Fourier变换应用于故障诊断的不足;介绍了小渡变换及其应用于故障诊断的优点;指出了小渡变换用于故障诊断的理论和方法.     

齿轮故障诊断的小波分析方法

在齿轮故障监测与诊断中，故障特征提取是诊断的关键，而特征提取的方法也是多种多样的。利用双正交小波基将齿轮的故障振动信号分解到时频域，并提取出齿轮的故障特征。同时结合MATLAB编程语言检验小波在齿轮故障检测中的应用效果。     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

介绍了小波包分析的基本理论,并探讨了基于小波包分解与重构的包络解调的滚动轴承故障诊断方法.通过MATLAB仿真试验,表明基于小波包络解调的故障诊断方法可以减小噪声影响,且故障信息得以凸现.     

人工神经网络在除湿机故障诊断中的应用

本文介绍了人工神经网络中使用最广泛的BP神经网络,通过除湿机的特征参数与故障原因之间的关系,建立了神经网络模型,并用Matlab神经网络工具箱函数对网络进行了训练,结果达到要求,能较好地识别故障.     

小波包分析在轴承早期故障诊断中的应用

为了识别轴承早期损伤引起的故障信号,利用小波包对轴承的振动信号进行处理。小波包分析的实质是对小波分解的结果作进一步细分,因而具有比小波分解高得多的频域分辨能力。文中用小波包分析了两个存在早期轻微损伤的轴承的振动信号,并比较了自然序、Gray序以及移频算法的处理结果。这些分析结果表明,小波包分析能够有效地将隐藏在正常振动信号之中的早期弱故障信号提取出来,从而发现轴承的早期损伤。     

基于小波变换的大型机械故障诊断系统开发与应用

介绍了小波分析的理论方法,并把小波分析方法应用在隔膜泵监测信号处理中,根据隔膜泵的故障特征,研制了大型机械故障监测与诊断系统,实现信号的多尺度分解,能获得信号的局部特征,为设备故障诊断提供了一种有效的工具。