轴承故障融合诊断方法

针对传统人工神经网络在故障诊断中应用的局限性 ,提出一种基于小波变换、遗传算法与神经网络的融合故障诊断方法。该方法先用小波变换对原始采样信号进行特征提取 ,再用遗传算法优化选择最为重要的特征作为神经网络的输入参数。最后 ,由神经网络进行状态识别和特征分类。这样不仅减少网络训练时间 ,降低网络计算量 ,而且有效提高分类的准确性及故障诊断的可靠性。轴承故障诊断实验结果表明 ,该方法是有效的。     

轴承故障的智能诊断方法

总结了轴承故障诊断的模糊规则,并把这些规则晨射到模糊神经网络,提高了诊断的智能性。提出了部分层学习算法,并推导出隶属度函数的参数学习算法,改善了诊断规则和学习性能,所研制的诊断系统在对轴承邦联伯诊断中取得了满意的结果。     

基于融合分析的感应电机轴承故障检测方法

根据感应电机轴承发生故障时的振动信号特性以及定子电流特性,求出三相电流的Park矢量模信号,并将其与电机滚动轴承振动信号经解调处理后的包络信号进行融合分析。可以从振动信号与电流信号的融合谱图中有效地提取轴承故障特征信息,并将其作为故障识别的依据。实验结果表明,本文检测方法具有较高的信噪比,提高了诊断的可靠性。     

基于信息融合和神经网络的模拟电路故障诊断方法研究

随着电子技术的飞速发展,各类装备设备的集成化程度越来越高,由于系统构成的复杂性和操作环境的多样性,装备设备电路故障的复杂性、模糊性给维修保障带来极大挑战,针对装备设备中的模拟电路故障诊断问题,提出了一种基于信息融合和神经网络的模拟电路故障诊断方法;分析证明该方法可提高模拟电路故障诊断效率,有效提高模拟电路智能化诊断水平。     

一种基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断方法

提出了一种采用小波分析与遗传算法相结合的模糊神经网络对模拟电路进行故障诊断的新方法。该方法采用基于小波分析的主成分分析方法对网络的训练样本进行预处理,提取优化向量后利用遗传算法对模糊神经网络进行训练。对两个模拟电路的诊断实例表明该方法故障覆盖率高,并能有效诊断出同类方法误诊的故障类型。     

现代模拟电路故障诊断方法综述

模拟电路故障诊断技术近年来得到了迅速发展，取得了许多可喜的成果。该文探讨了这一领域中一些重要的热门研究问题，主要包括：基于专家系统、神经网络、模糊理论、小波变换等理论发展起来的模拟电路故障诊断的新理论和新方法；重点介绍了作者总结的上述各种方法的基本原理、优缺点及其发展现状；对其他一些智能方法也进行了简要介绍；最后指出了模拟电路故障诊断技术的发展趋势。     

基于信息融合的神经网络模拟电路故障诊断研究

针对目前神经网络模拟电路故障诊断中存在的难点,提出了基于信息融合思想的多神经网络故障诊断方法;该方法测试电路中节点电压信号、供电电流信号,利用小波变换对检测信号进行预处理,基于主成分分析对特征矢量进行降维,根据模拟电路的不同故障模式分别建立诊断神经网络,用概率统计数据融合方法从多个神经网络中选出最优网络用于诊断故障;通过电路实例验证了新故障诊断方法的有效性,实验结果表明新方法可有效提高故障诊断性能。     

融合图像方法的半实时轴承故障诊断方法

轴承在高负荷的环境下长时间运转经常会发生故障,造成巨大损失.若能在故障发生前期进行准确感知,则可以在很大程度上减少损失.通过分析轴承故障问题的特点,提出一种半实时的高准确率诊断方法,使用双路宽卷积核深度卷积网络(deep convolutional neural networks with double paths a...     

基于小波分析和遗传神经网络的模拟电路故障诊断方法*

针对BP网络极易收敛于局部极小点与过拟合等缺点,在构建小波神经网络的基础上,提出用遗传算法优化BP神经网络的模拟电路故障诊断方法.该方法使用小波作为预处理工具,经PCA分析和归一化后提取输出信号的能量信息作为特征向量,用遗传BP神经网络作为故障识别器,对模拟电路故障进行诊断.与传统BP神经网络相比较,结果表明,该方法可明显改善神经网络结构、提高故障诊断的精度和速度.     

模拟电路的一种故障智能诊断方法与仿真

该文提出了一种基于波变换和神经网络的智能故障诊断方法,给出了容差情况下的仿真诊断例子,该方法无需被检测系统的数学模型,具有实时性好,自动化程度高,准确率高的特点。     

基于神经网络信息融合的智能故障诊断方法

飞行状态时的飞机舵面故障诊断系统,含有系统和测量噪声及其时变、非线性等特点,采用常规的故障诊断方法很难实现对飞机舵面故障的准确诊断和告警,为了更好的实现对飞机舵面系统的故障诊断,将神经网络信息融合的智能故障诊断方法首次运用到舵面系统故障诊断中.该智能诊断方法应用神经网络的非线性拟合能力扩展舵面相关线位移传感器测量信息,同时采用D-S算法将相关传感器的输出信息进行融合,最后信息融合诊断策略根据这些信息确定出舵面相应的故障类型,从而可以对舵面故障信号进行有效识别和诊断.建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型,并利用该模型对提出的智能故障诊断方法进行仿真验证,最后的仿真实验结果表明:该故障诊断结构形式对于舵面常见的故障能够进行识别和告警,诊断效果令人满意.     

基于遗传BP网络的模拟电路故障诊断方法及其应用

针对BP网络诊断模拟电路故障时存在网络结构复杂且可能出现误诊断的不足,提出一种小波变换、遗传算法与神经网络相结合的模拟电路故障诊断的新方法.该方法使用节点电压信号经小波变换、主元分析和归一化处理来实现故障特征的提取,以减少信号的冗余;由于BP网络易陷入局部最优,采用遗传箅法来优化BP网络的结构和初始权值分布,使优化后的神经网络具有较好的收敛性能.最后结合电路实例,对文中提出诊断方法的原理与实现进行了较深入的分析,建立了该方法的测试系统,并通过工程应用效果进一步验证了文中方法的正确性.     

一种推挽式电路故障诊断方法的仿真研究

提出了基于小波变换和神经网络的推挽式电路故障诊断方法。先仿真得到各种故障状态下的输出电压信号,然后对输出电压信号进行Daubechies小波变换获取多尺度低频系数和高频系数,并对小波系数进行处理提取故障特征量,最后利用故障特征矢量训练神经网络确定了推挽式电路故障诊断的神经网络模型。仿真结果表明基于小波变换和神经网络的推挽式电路故障诊断方法取得了较好的效果。     

基于逆残差卷积的轻量级电机轴承故障诊断方法

针对深度神经网络故障诊断方法存在参数量大、难以应用在移动设备上的问题，提出一种基于逆残差卷积的轻量级电机轴承故障诊断方法。提出用电机轴承原始振动信号数据的小波包节点系数重构二维小波包图像，具体来说，以轻量级残差网络(ResNet)为基础，将其中卷积改为更轻量级的深度可分离卷积，从而达到了缩短模型训练时间之目标。实验结果验证了所提方法用于轴承故障诊断的有效性。     

基于小波分析的轴承故障诊断和分析

故障特征提取与表示关系到故障诊断的可靠性和准确性,是机械设备故障诊断中的关键问题,而且是机械设备故障诊断的瓶颈所在。应用小波分析理论,针对旋转机械体轴承这种典型部件,对于他们的故障特征进行提取、表示以及判断。     

基于可拓理论的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路存在较多故障模式的诊断中易出现分类混叠的问题,提出一种基于可拓理论的故障诊断方法;建立定性地描述模拟电路故障诊断的物元模型,引入可拓集合中的关联函数和相关度;将响应信号进行小波分解提取其各层能量作为故障特征,并利用变尺度的混沌遗传算法优化各故障特征的权重系数,最后定量地计算各故障状态的可能程度;利用实验电路将该方法与另外两种诊断方法比较,实验结果表明,该方法故障分类正确率最高,耗时最短,从而可以证明该方法的有效性.     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（IDDT）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路IDDT故障诊断中存在的缺陷,提吐了一种基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特盘向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

基于多小波变换的模拟电路IDDT故障诊断

动态电源电流测试（I_DDT ）对模拟电路故障诊断非常有效。针对小波神经网络在模拟电路I_DDT故障诊断中存在的缺陷,提出了一种基于多小波变换的模拟电路I_DDT故障诊断方法。即利用多小波变换提取电源电流各频段的能量,作为神经网络的输入特征向量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法是有效的,而且比小波神经网络方法的收敛速率快。     

提升小波变换在煤矿轴承故障诊断中的应用研究

针对煤矿关键设备中滚动轴承故障诊断问题,提出将提升小波变换应用到煤矿轴承故障诊断中,介绍了提升小波变换原理,并设计了自适应提升小波预测器和升级滤波器。仿真结果表明,轴承故障信号实际测量值与理论值平均误差小于3%,说明利用提升小波变换能够实现噪声条件下轴承故障信号的准确识别。