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变工况齿轮箱故障诊断方法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
齿轮箱是机械传动链中的关键且故障多发部件,传统齿轮箱诊断方法难以对运行在变工况下的齿轮箱故障进行准确的检测和有效识别。综述了国内外对于变工况齿轮箱故障诊断技术、研究现状及进展,并简要讨论了变工况齿轮箱故障诊断方法的应用现状及可能的发展趋势。 相似文献
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用时间序列和神经网络相结合的方法,建立振动信号的时间序列模型,作为齿轮箱系统模型。分析模型特性,提取齿轮箱故障的特征参数,然后以此建立相应的神经网络,识别齿轮箱的运行故障。结果表明该方法能很大地提高诊断的准确性。 相似文献
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针对齿轮箱混合故障信号非线性、非平稳、噪声成分多以及多故障信号相互干扰的特点,提出了基于变分模态分解和相关峭度的齿轮箱混合故障诊断方法。利用变分模态分解能够有效地将信号分解为若干个具有紧致性模态分量的特点,对混合故障信号进行分解处理,将包含不同故障的模态分量分离出来;然后,根据相关峭度能够识别不同周期的冲击性信号的特点,利用最大相关峭度原则提取出包含不同故障的模态分量;最后,对这些模态分量进行包络分析,实现混合故障诊断的目的。通过实验信号的分析验证,证明了所提方法应用在混合故障诊断中的有效性。另外,分析了模态分量个数变化对方法结果的影响,为后续研究提供了经验性的结论。 相似文献
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介绍了利用虚拟仪器技术进行齿轮箱故障诊断系统设计的原理和方法。硬件系统由加速度传感器、信号调理卡、数据采集卡和PC机组成。以LabVIEW为平台设计了界面友好的软件系统,采用"小波去噪+EEMD分解"的非平稳信号处理方法进行故障信号的特征提取。运行结果表明,该系统能快速准确地对齿轮箱故障进行诊断,具有良好的应用前景。 相似文献
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小波包与改进BP神经网络相结合的齿轮箱故障识别 总被引:1,自引:0,他引:1
应用小波包分解技术提取齿轮箱振动信号中的故障特征向量,并以此作为改进BP神经网络的输入,对神经网络进行训练,建立了齿轮箱运行状态分类器,用以识别齿轮箱的运行状态。试验结果表明,小波包分解与神经网络相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法是可靠的,可以准确识别齿轮箱的故障。 相似文献
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针对滚动轴承在强噪声背景时运行存在不同工况下样本分布不同而导致传统模型诊断精度较低的问题,提出一种改进一维卷积神经网络的滚动轴承变工况故障诊断方法。以一维卷积神经网络模型为基础,通过全局均值池化代替全连接层,减少模型训练参数,同时在全局均值池化层引入最大均值差异域自适应迁移学习实现滚动轴承变工况故障诊断。与ResNet和1DCNN+DA等方法的对比分析表明,将1DCNN模型中的FC层通过GAP层代替并与DA迁移学习相结合,能够提高整个模型的泛化性和诊断精度。 相似文献
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针对滚动轴承运行工况复杂多变,难以诊断的问题,提出一种基于短时傅里叶的同步压缩变换(FSST)与残差神经网络(ResNet)相结合的故障诊断方法。该方法对轴承振动信号做短时傅里叶变换后,将时频系数压缩重排,生成基于FSST时频图在3种变工况下的训练集和测试集。考虑到深度模型的网络退化问题,采用ResNet模型对数据集进行时频特征提取和故障诊断,进一步提升轴承故障诊断的精度。通过3种变工况实验证明了该方法的有效性和可行性,平均诊断准确率高达98.9%,与其他方法相比,诊断精度有较大提高。 相似文献
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针对变转速下的齿轮箱中复合故障的特征提取,提出了一种基于阶次分析与循环平稳解调的齿轮箱复合故障诊断方法.该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频信号,再根据转频信号对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行循环平稳解调分析,根据故障特征阶次处的切片解调谱进行齿轮箱复合故障诊断.通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变转速齿轮箱复合故障进行了分析,分析结果表明,该方法在无转速计的情况下能有效地提取处于变转速下的齿轮箱复合故障的特征. 相似文献
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针对齿轮箱故障诊断过程中采集到的振动信号通常都比较复杂多变,随机性和偶然性也比较强的特点,提出了一种基于随机权重粒子群优化(Random Weight Particle Swarm Optimization,RWPSO)算法的双隐含层反向传播(Back Propa-gation,BBP)神经网络(RWPSO-BP)的齿轮箱故障诊断方法.对江苏千鹏诊断工程有限公司所公布的齿轮箱故障诊断实验中的原始振动数据进行多特征值提取;利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对特征集进行降维处理,将多个变量的数据集转变为较少新变量的数据集(即主成分),把所选主成分归一化处理后利用双隐含层RWPSO-BP 神经网络进行诊断分析;将分析结果与单隐含层RWPSO-BP神经网络对测试样本的识别结果作对比.最后的诊断结果为:双隐含层RWPSO-BP神经网络的误差更小,可以较为准确地对齿轮箱故障类型进行有效的识别. 相似文献
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针对齿轮箱故障诊断过程中采集到的振动信号通常都比较复杂多变,随机性和偶然性也比较强的特点,提出了一种基于随机权重粒子群优化(Random Weight Particle Swarm Optimization,RWPSO)算法的双隐含层反向传播(Back Propa-gation,BBP)神经网络(RWPSO-BP)的齿轮箱故障诊断方法.对江苏千鹏诊断工程有限公司所公布的齿轮箱故障诊断实验中的原始振动数据进行多特征值提取;利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对特征集进行降维处理,将多个变量的数据集转变为较少新变量的数据集(即主成分),把所选主成分归一化处理后利用双隐含层RWPSO-BP 神经网络进行诊断分析;将分析结果与单隐含层RWPSO-BP神经网络对测试样本的识别结果作对比.最后的诊断结果为:双隐含层RWPSO-BP神经网络的误差更小,可以较为准确地对齿轮箱故障类型进行有效的识别. 相似文献
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针对齿轮箱故障诊断过程中采集到的振动信号通常都比较复杂多变,随机性和偶然性也比较强的特点,提出了一种基于随机权重粒子群优化(Random Weight Particle Swarm Optimization,RWPSO)算法的双隐含层反向传播(Back Propa-gation,BBP)神经网络(RWPSO-BP)的齿轮箱故障诊断方法.对江苏千鹏诊断工程有限公司所公布的齿轮箱故障诊断实验中的原始振动数据进行多特征值提取;利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对特征集进行降维处理,将多个变量的数据集转变为较少新变量的数据集(即主成分),把所选主成分归一化处理后利用双隐含层RWPSO-BP 神经网络进行诊断分析;将分析结果与单隐含层RWPSO-BP神经网络对测试样本的识别结果作对比.最后的诊断结果为:双隐含层RWPSO-BP神经网络的误差更小,可以较为准确地对齿轮箱故障类型进行有效的识别. 相似文献
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针对变工况和噪声背景下滚动轴承故障难以诊断的问题,提出一种将注意力机制、DropConnect和Dropout混合加入到卷积神经网络?双向长短时记忆网络(convolutional neural network?bidirectional long short?term memory,简称CNN-BiLSTM)模型的滚动轴承故障诊断方法。首先,将滚动轴承不同工况下的各类故障状态的原始振动信号进行预处理,构建标签化的训练数据集和测试数据集;其次,把注意力机制引入到BiLSTM中提取更加重要的深层故障特征,同时将DropConnect和Dropout混合使用分别抑制CNN和BiLSTM网络在训练过程中的过拟合问题,从而得到改进的CNN?BiLSTM模型;然后,将处理后的标签化数据集输入改进的模型中训练;最后,利用Softmax分类器进行故障类别诊断。通过选取不同数据集验证,证明该方法均有较好的泛化性和抗噪能力。 相似文献
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针对齿轮箱的复合故障诊断问题,将深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)与XGBoost(e Xtreme Gradient Boosting)算法相结合,建立故障诊断模型。首先,利用深度卷积神经网络自适应提取原始振动加速度信号的特征矩阵。其次,将所得到的特征矩阵作为输入数据,运用网格调参法对XGBoost算法进行参数调整,得到XGBoost模型。最后,作为训练数据训练XGBoost模型,得到DCNN-XGBoost齿轮箱故障诊断模型。为了验证该模型的有效性和XGBoost算法的优越性,与DCNN-BP神经网络、DCNN-随机森林和DCNN-支持向量机三种模型作对比分析,并且对DCNN所得特征矩阵和人工提取的特征矩阵进行t-SNE可视化降维分析。结果表明,DCNN获得的特征矩阵可视化的效果优于人工提取的特征矩阵,并且随机森林的稳定性不如XGBoost算法,和BP神经网络相比,XGBoost算法在防止过拟合方面有一定的优势,SVM与DCNN的结合有其局限性,最后DCNN-XGBoost模型的诊断正确率和时间优于其他模型。 相似文献
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针对行星齿轮箱故障诊断中故障类型难以区分的问题,提出了一种基于小波时频图和卷积神经网络相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对原始信号进行连续小波变换,获取小波时频图;然后,对小波时频图进行统一处理和压缩,将处理好的小波时频图输入到卷积神经网络中进行分类识别,通过调整小波基函数和卷积神经网络参数,最终得到一个较为理想的诊断模型。试验证明,在训练集数据和测试集数据转速不同的情况下,该方法与BP神经网络相比,在诊断准确率和鲁棒性方面都有提升。该方法的研究为行星齿轮箱的故障诊断提供了参考。 相似文献