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发动机故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何理论为描述非线性故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。广义分形维数能够很好的描述信号的几何特征和局部尺度行为,所蕴含的信息比单一的分形维数要深刻而全面。针对传统的广义分形维数计算方法的缺陷,本文提出基于数学形态学操作的广义分形维数计算方法,并对发动机正常、失火和气门间隙过大故障信号进行了分析,结果表明,与传统的盒计数法计算的广义分形维数相比,形态学广义分形维数能够更加有效地区分发动机在不同状态下的信号,并且数学形态学只涉及简单的加减和取大、取小运算,因此计算简单快速,为准确判断发动机故障状态提供了一种快速有效的新方法。 相似文献
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小波分析在印刷机故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了小波变换的原理及在印刷机故障诊断中的应用,利用小波包分析了其机械传动系统的故障。结果显示,同傅里叶变换和傅里叶变换(STFT)相比,小波变换及小波包变换是更有效的印刷机故障诊断方法。 相似文献
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滚动轴承故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何为描述轴承故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。基于数学形态学的分形维数是在Minkowski-Boulingand维数基础上拓展的一种采用形态学操作计算分形维数的新方法。本文较详细的阐述了基于数学形态学的分维数计算方法,对比分析了与传统计盒维数方法的区别与联系,并对实际的滚动轴承正常、滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行了分析,结果表明,基于数学形态学的分维数计算方法具有计算速度快,估计准确稳定的特点,为准确判断滚动轴承故障状态提供了一种快速有效的新方法。 相似文献
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矿井内环境是一个相对封闭的地下环境,如果没有一个良好的通风系统,矿井内的工作人员将不能得到良好的空气保证,生命安全存在隐患。通风系统能够为井下工作人员提供良好的呼吸支撑,而变频器的应用大大提升了通风系统的效果。文章针对目前大多数矿井通风系统和变频器的工作原理进行分析,总结变频器在矿井通风系统中的作用。 相似文献
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对风机齿轮箱轴承故障诊断进行了研究,提出一种基于分形维数和遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的故障诊断算法。基于常用的时域特征参数作为支持向量机的识别参数,引入分形维数特征参数来提升支持向量机的识别精度。提出了基于遗传算法(GA)的支持向量机参数优化的模型,通过GA的寻优自动获得最优的支持向量机参数。采用某风场的风电机组齿轮箱轴承数据进行故障诊断,实验表明,所提出的GA-SVM模型很好地解决了参数选择的问题,同时基于分形维数的特征参数也提高了风电机组轴承故障的识别准确率。 相似文献
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This paper presents the coucept of general and sensitive dimension,and also proposes the calculation formula of the general dimension least squares method.By calculating and analyzing the power spectrum and general dimension grom the fault sample,the relationship is achieved between sample status and the general simension from vibration signals of the equipment so as to provide reference to fault diagnosis.Furthermore,a correlation function of general dimension is proposed,and calculations are carried out for a monitor signal and samples signal.The diagnosis method based on fractal theory is effective through the concrete examples of the steam-electric generating set fault diagnosis,and the correlation coefficient of general dimension between a monitor signal and samples signal can improve the accuracy for fault diagnosis. 相似文献
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一种改进模糊神经网络及其在故障诊断中的应用 总被引:5,自引:1,他引:5
构造了一种改进模糊神经网络模型,该网络由四层神经元构成,第二层为模糊化支,文中给出了该层的通用隶属函数表达式。计及否定规则的影响,提出了扩展通用隶属函数的概念,并结合汽轮发电机组振动故障的不同特征征兆,给出了其具体表达式。在该网络的第二层与第四层间建立了部分直接连接关系,根据不同征兆对故障诊断结果的重要度不同,赋予了部分连接的优先权值,阐述了建立部分连接的依据和优先权值的确定方法,给出了网络的具体学习算法,并从单故障和多故障识别两个角度,比较了该模型与某改进BP网络的诊断结果,证明了该模型具有较强的故障识别能力。 相似文献