基于小波分析和模糊神经网络的齿轮故障诊断研究

建立齿轮故障信号采集模拟试验台,结合小波分析特征提取方法和模糊神经网络对齿轮故障进行了诊断,通过实验仿真,取得了很好的诊断结果。相比于传统的BP神经网络诊断方法,无论在诊断速度还是诊断精度上,模糊神经网络更具有优势。     

基于小波包和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断

为了对风力发电机组中最容易发生故障的核心部件齿轮箱进行故障诊断,提出基于小波包变换和BP(Back Propagation)神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先,根据齿轮箱工作时的振动信号特性,通过小波包变换方法对振动信号进行去噪、分解与重构,有效提取不同故障下各频段能量的故障特征;其次,将提取的能量故障特征输入至BP神经网络诊断系统中进行识别,实现故障的智能诊断。通过试验证明了该方法的有效性。     

基于紧致型小波神经网络的往复泵故障诊断

为了对往复泵的故障进行正确诊断,提出基于紧致型小波神经网络的往复泵故障诊断方法。以往复泵单个泵缸内的压力信号作为系统特征信号通过小波包分解来提取故障特征向量,同时将此特征向量作为小波神经网络的输入,利用小波神经网络对故障做进一步的精确实时诊断。通过对往复泵液力端多故障诊断实例的检验表明,该系统故障诊断正确率达到94 %以上。     

BP神经网络在机械故障诊断中的应用

随着现代化生产的进行,机械设备的故障诊断技术日益受到重视.介绍BP算法神经网络模型,给出BP神经网络应用于机械故障诊断的基本步骤.阐述三层BP神经网络采用数据驱动正向推理的故障诊断策略.即从初始状态出发,向前推理到达目标状态为止.介绍BP神经网络在机械故障诊断中的应用及实例,对某型号拖拉机变速箱中的主要零件——齿轮和轴承进行故障诊断振动测试,对部分齿轮和轴承发生故障时的振动信号进行测量.虽然BP网络在机械故障诊断中已得到广泛的应用,但由于神经网络本身还处于发展之中,还有不少问题需要进一步深入研究.     

基于小波降噪神经网络的旋转机械故障诊断

实测信号往往受到多种因素的干扰,如高频噪声.提出了一种小波降噪神经网络的故障诊断方法,利用小波的多重分辨率分析,有效降低高频噪声干扰,从而简化了有效特征信号的提取.建立了基于小波变换和BP神经网络的混合诊断模型,成功地对故障进行了智能诊断.最后实验验证了此种方法的有效性.     

改进型小波神经网络在变频系统故障诊断中的应用

目前,变频系统故障诊断还一直依赖于对电压和电流信号的监测与分析,现提出用改进小波包提取变频器故障信号的特征量,并将该特征向量作为改进型网络的学习样本进行训练的方法.仿真结果表明,改进型小波神经网络与常规神经网络诊断方法相比,具有准确度高、诊断速度快和泛化能力强等优点.     

基于模糊神经网络的故障诊断方法研究

将模糊原理引入神经网络,对机械设备的故障诊断方法进行了研究,介绍了具体实现过程及原理,论证了单症兆和多症兆诊断的模糊模型分别与一定条件的单层神经网络等价,建立了单症兆和多症兆诊断的模糊神经网络模型,并由此模型建立了模糊神经网络故障诊断专家系统(FNN)模型.介绍了该模型在66-10空压机上的具体实现过程.     

改进的BP神经网络在风机故障诊断中的应用

采用动量法和学习速率自适应的改进BP神经网络建立风机故障诊断系统。在网络训练过程中分别采用标准训练样本和含有白噪声的训练样本来训练网络,使网络具有一定的容错性。最后通过仿真实验和风机的故障诊断实例表明：改进的BP神经网络减少训练次数,提高了学习效率,而且有效地抑制网络陷于局部极小,是风机故障诊断的有效方法。     

基于MDS和神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承的智能诊断问题,提出基于多维尺度分析(Multidimensional Scaling,简称MDS)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先提取原始信号常用的时域统计指标,再将包含故障信息的统计指标进行MDS降维处理,减少后续模式识别难度,最后将降维后的统计指标作为神经网络的输入参数来判断滚动轴承的故障类型。对滚动轴承正常状态、滚动体故障、外圈故障和内圈故障四种模式下的振动信号进行分析,结果表明,运用MDS进行降维预处理的神经网络故障诊断方法比没有经过预处理的故障诊断方法有更高的故障识别效率,可以准确有效识别滚动轴承的故障类型。     

基于小波包变换的径向基神经网络在故障诊断中的应用

提出了一种新的旋转机械故障诊断方法。基于小波包变换的频率划分特性，对旋转机械的振动信号进行小波包分解，建立旋转机械六种典型故障特征矢量，准确地提取了故障的特征信息，结合RBF神经网络训练速度快的优点，将RBF神经网络应用于故障特征的选择，最后，利用所确定特征及RBF分类器进行故障诊断。实验结果表明，该方法可实现典型故障的可靠诊断。而且由于利用小波包变换代替了传统的FFT，故本方法对于诊断频率分布范围较广而复杂且信号具有较强时变性的复杂故障有着良好的应用前景。     

故障诊断的模糊神经网络模型

论证了单症兆和多症兆诊断的模糊模型分别与一定条件的单层神经网络等价，从而建立了单症兆和多症兆诊断的模糊神经网络模型。基于模糊诊断原理，阐述了模糊神经网络模型是由若干独立单元组成的可扩充的组合式结构，进而提出一种修改或扩充子网络或子结点及其权重连线的可塑性学习方法。基于此模型建立了旋转机械故障诊断专家系统，以现场实际例子对模型的应用进行了说明。     

基于神经网络的机械设备故障诊断技术

阐述了神经网络故障诊断的基本原理及其与传统故障诊断的关系,分析了神经网络技术在故障诊断中的应用现状,探讨了该领域的发展前景,指出了运用神经网络技术进行故障诊断需要解决的若干问题.     

旋转机械振动故障诊断的一种模糊神经网络方法研究

介绍了一种基于多层感知器的模糊神经网络分类器，并针对其在旋转机械故障诊断中的应用，研究了网络构造过程中输入和输出模糊化的问题。文中利用振动频谱特征就旋转机械中几种典型的故障模式，采用模糊神经网络方法作了识别，且将其与传统的ＢＰ网络及模糊诊断方法进行了比较。研究结果表明：将模糊神经网络方法应用于旋转机械工况识别是有效的，它在处理分类边界模糊的数据时比传统的ＢＰ网络和模糊诊断方法具有更大的优越性。     

基于小波神经网络的凝汽器故障诊断

引入小波变换优化神经网络,建立了凝汽器故障征兆参数集,利用小波神经网自适应能力强、收敛速度快、精度高的特点对凝汽器故障进行诊断。应用结果表明,该方法能够有效地对凝汽器故障进行准确诊断。     

基于人工神经网络的故障诊断专家系统

将人工神经网络引入故障诊断专家系统,探讨了该系统的原理及结构,分析了神经网络在该系统中的运用特点,并介绍了基于神经网络的学习机及推理机的原理,最后介绍了基于人工神经网络的66-10空压机故障诊断专家系统.     

基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行.针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中.训练过程及仿真结果表明:小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率.     

模糊神经网络技术在液压泵故障诊断中的应用

提出了一种基于模糊神经网络的液压泵故障诊断方法,介绍了该方法的基本原理及实现算法.以某型号齿轮泵为研究对象,利用其状态数据作为样本数据,建立了基于模糊神经网络的齿轮泵的故障诊断模型.并利用该模型对齿轮泵运行状态进行了辨识,结果表明,该方法能够充分利用检测到的各种故障征兆信息,从而使齿轮泵故障诊断更加准确有效.此方法也可用于其它同类设备的故障诊断.     

基于小波神经网络的水下航行器传感器故障诊断

针对水下航行器系统的传感器故障诊断问题,提出了一种基于小波神经网络的传感器故障诊断方法．在对水下航行器系统的传感器故障信号进行特征提取时,发现其大部分能量都集中在低频部分．若直接以此能量分布来区分正常与故障、故障与故障的信号,将导致神经网络训练时间和分辨时间都会很长,因而不能实时地监控系统．为了很好地进行区分,凸显其差异,将低频部分能量舍去,只保留其余部分,并将其归一化,再利用径向基神经网络进行分类．利用小波分解的节点能量差异与特征提取特点以及神经网络的自我学习能力,通过大量的样本训练后,使神经网络很好地分辨出5类故障信号及正常信号．仿真结果表明：此方法简单、易于实现,适于水下航行器的传感器故障的诊断．     

基于神经网络的电子线路故障诊断

分析了故障字典法在实际应用中存在的不足,提出将单位BP算法应用到电子线路的故障诊断中。对基于该方法的航空装备电子线路故障诊断进行了计算机仿真,并分析了网络参数的变化对训练结果的影响。仿真结果表明了该方法的合理性和有效性。