基于小波自回归谱的液压系统故障诊断方法

该文将小波自回归谱的信号处理方法应用到液压系统故障信号处理中,确定了最优小波基.利用Festo液压实验系统,采集正常情况和故障情况下的压力信号,通过比较加噪的正常和故障信号处理结果,证明低频信号的自回归谱可以作为故障诊断的依据.     

基于ITD-形态滤波和Teager能量谱的轴承故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承振动信号故障特征信息难以提取的问题,提出了结合固有时间尺度分解(ITD)-形态滤波和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取与诊断方法。首先对滚动轴承振动信号采用ITD方法分解,得到若干个固有旋转分量;考虑到噪声主要分布在高频段,取前2个高频的固有旋转分量进行形态滤波,并将滤波后的信号与剩余固有旋转分量重构;对重构信号计算Teager能量算子并绘制Teager能量谱,从Teager能量谱中可以识别出故障特征。将本方法应用于滚动轴承的内圈故障和外圈故障诊断,结果表明ITD-形态滤波可以有效去除振动信号中的背景噪声并保留冲击特征,Teager能量谱可以直观并准确显示出故障特征。     

基于CBR技术的液压泵故障诊断专家系统

该文介绍了CBR技术在知识获取、易于理解等方面的优势,分析了CBR技术的原理和方法,并将CBR技术应用于液压泵故障诊断专家系统,在Visual C＋＋中进行了系统实现最后简要说明了系统的工作过程。     

基于小波包能量谱-神经网络的液压泵故障诊断

针对利用振动信号进行液压齿轮泵故障诊断，介绍了振动信号的小波包能量谱分析，指出了振动信号的小波包能量谱分析可以进行齿轮泵故障模式的识别，研究了利用RBF网络对振动信号的小渡包能量谱进行模式学习和识别的方法，并建立了相应的RBF网络。试验表明小波包能量谱分析一RBF网络方法可对液压齿轮泵的常见故障进行识别和诊断。     

基于小波消噪的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点，采用小波分析进行消噪处理，利用具有紧支结构的小波函数进行分解和重构消除检测信号中的干扰成分，有效提取故障特征，从而实现液压泵配流盘偏磨故障及滑靴磨损故障的高效故障诊断。试验结果表明，小波包分析能够将信号进行多层次的划分，根据被分析的信号的特征，自适应地选择相应的频带，从而提高信号的时—频分辨率，在时域和频域上有效突出故障信息，实现微弱故障的高效诊断。     

液压泵常见故障诊断及维护分析

液压泵作为液压系统的动力元件,若出现故障,会影响整个液压系统正常运行。文中分析了液压泵常见故障原因并给出解决方法,介绍了日常维护方法。     

代价参考粒子滤波在故障诊断中的应用

针对故障诊断中经常遇到非高斯、非线性的噪声,利用代价参考粒子滤波进行噪声处理,并将该方法中固定的遗忘因子改为自动调整的遗忘因子,同时对该方法中的概率质量函数用代价函数表示改为用风险函数来表示,提高了处理突变事件的能力。仿真结果表明,该方法比传统的粒子滤波方法具有更好的滤波效果。     

液压泵的人工神经网络在线故障诊断系统

研究从液压泵振动，流量脉动和压力脉动信号的时域信息中提取诊断特征参数，组成最小诊断参数组合，并用人工神经网络进行了信息融合。提出一种液压泵的人工神经网络网络在线故障诊断系统，并进行仿真试验。     

基于模糊神经网络的汽车液压泵的故障诊断研究

为了达到准确地对汽车液压泵进行故障诊断的目的,深入地研究了模糊神经网络在故障诊断中的应用.首先,分析了模糊RBF神经网络模型以及对应的算法流程;接着,根据汽车液压泵所存在的故障建立了故障诊断的数据样本对模糊神经网络进行训练;最后,利用训练后的模糊神经网络对汽车液压泵进行故障诊断,结果表明,模糊神经网络具有非常高的故障诊断效率.     

基于故障树分析的液压系统故障诊断研究。

介绍了故障树分析方法。以叉车液压系统为例通过分析系统故障形式、液压系统结构以及组件与系统之间的逻辑关系,绘制了系统的故障树,依据故障树进行故障排查和诊断。该方法简便、直观、实用,用于液压系统故障诊断取得令人满意的效果。     

基于BP神经网络的液压马达故障诊断

以液压系统中液压马达为研究对象,提出了一种基于故障表征的诊断模型,该模型无需建立被诊断对象的精确数学模型,只需以显性的故障表征作为诊断模型的输入,并为其建立BP神经网络模型,运用MATLAB给出该网络的训练过程及结果,并提供应用于液压马达的故障诊断实例.     

基于能量谱分析的柴油机故障诊断

研究了小波包能量谱分析和能量谱分析在某柴油机故障诊断中的应用。以柴油机的供油提前角减小2.5°和空气滤清器堵塞2种故障为例,把用2种方法提取的特征向量作为神经网络的输入特征,然后进行故障诊断。对比测试结果得出能量谱分析法的实用性强于小波包能量谱分析法。     

艾里逊液力变速箱常见故障诊断与解决方法

目前,艾里逊液力变速箱广泛应用于渤海油田的海洋钻修机上.该变速箱具有结构紧凑、配合精密、传动性能稳定等特点,但由于海上环境恶劣、作业工况复杂等原因,导致期故障率较高,经常出现设备提前损坏的问题.通过对艾里逊液力变速箱构适特点的分析,结合多年维修经验,总结归纳出了艾里逊变速箱常见的故障现象,并针对这些故障现象进行诊断与分析,提出了切实可行的维修处理办法,有助于在液力变速箱运维、大修过程中正确判断和处理故障,提高设备维修质量和维修效率.     

基于矢谱和粗糙集理论的旋转机械故障诊断

矢谱融合了转子同源双通道的信息,能准确反映转子运动状态．粗糙集理论是一种对决策表进行简化,去除冗余属性的数据分析和处理方法．提出了基于矢谱和粗糙集理论的旋转机械故障诊断方法．计算了旋转机械振动4种典型故障的矢谱征兆,使用粗糙集理论对其进行约简,根据约简的结果生成矢谱诊断规则,并利用得到的规则对故障测试样本进行了诊断．结果表明：相对于单通道数据,基于矢谱和粗糙集理论的故障诊断不仅简化了诊断规则,而且明显提高了故障诊断的准确率．     

基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断分析

介绍了包络谱分析方法的基本原理,它是一种基于滤波检波的振动信号处理方法,也是诊断设备零件损伤故障的一种有效的手段,尤其对初期故障和信噪比比较第的故障信号,识别能力很强。重点分析了包络谱分析方法在轴承故障诊断中的应用。通过对滚动轴承故障诊断的实例分析,验证了包络谱分析运用于诊断设备零件损伤故障所取得的效果。     

基于全矢谱和径向基概率神经网络的旋转机械故障诊断方法研究

结合全矢谱和径向基概率神经网络的优点,提出一种故障诊断的新方法,该方法是以提取全矢幅值谱的特征输入到径向基概率神经网络分类器进行故障识别.试验结果表明,该方法与传统单通道相比故障正确识别率很高,把它应用于旋转机械故障诊断是有效的.     

液压泵常见故障原因及其使用问题探讨

液压泵是液压系统中的＂心脏＂,当液压系统出现问题时,首先想到液压泵。通过对各种液压泵故障的分析,列出了常见故障及产生原因,最后找出解决方法并探讨了液压泵的合理使用。     

基于最小偏度采样的UPF算法

针对一般的粒子滤波中的退化问题,提出了一种改进的Unscented卡尔曼粒子滤波算法。首先,提出了最小偏度采样策略,将该策略用于UKF(Unscented kalman filtering)算法中,以UKF方法生成建议分布并从中采样,解决了一般粒子滤波算法中以转换先验密度函数作为替代分布所引发的粒子退化等问题。其次,将多项式重采样和分层重采样两种方法结合起来进行重采样,有效地减弱了粒子退化问题。最后,给出了非线性序列的仿真算例。理论分析和仿真结果均表明,改进的UPF算法提高了滤波的精度,算法的运行效率也得到了较大的提高。     

基于改进证据理论的齿轮泵故障诊断方法研究

针对多源传感器信息的不确定性,提出了一种基于改进证据理论的故障诊断方法.首先定义了证据向量的夹角余弦,提出了冲突证据判定法则,对证据进行冲突性判定;然后建立二级鲁棒融合策略,通过RBF神经网络进行特征层融合,经过训练产生初始证据,应用冲突证据判定法则找出冲突证据并利用相似度对其进行局部修正;最后对证据进行融合和诊断.通过齿轮泵振动试验,将此方法与神经网络、传统证据理论和其他代表性改进方法的诊断结果进行对比,验证了新方法和融合策略的有效性.