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基于CBR的旋转机械故障诊断专家系统的设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对旋转机械故障诊断技术的特点,文章在综合比较多种知识推理技术的基础上,决定采用基于分阶段近邻检索算法的基于案例推理技术(CBR),同时运用Access数据库构建案例库存储结构,并结合VC++编程环境,构建了旋转机械故障诊断专家系统.最后通过旋转机械故障诊断实验台,对专家系统诊断结果进行了验证.实验结果表明,该系统具有诊断准确度高,诊断速度快,易维护等特点,能够充分利用已有的案例知识,有效地协助技术人员解决设备故障,提高诊断效率. 相似文献
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基于瞬时频率的旋转机械故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
基于瞬时频率的物理意义,通过单分量和多分量信号瞬时频率的仿真对比分析,提出一种应用EMD-HHT(Empirical Mode Decomposition& Hilbert-Huang Transformation,EMD-HHT)获取瞬时频率的方法.将EMD-HHT用于实测的旋转机械振动信号处理,利用获取的瞬时频率和Hilbert边缘谱作为故障特征对旋转机械进行故障诊断.试验结果表明,瞬时频率特征较好地描述了相应故障类型,在旋转机械故障诊断领域具有很好的应用前景. 相似文献
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针对旋转机械故障率偏高,而人工参与故障诊断工作量大、效率偏低等问题,提出一种基于云模型与LSTM算法的旋转机械故障诊断方法。采用实验台采集振动故障原始数据,统一进行EEMD数据预处理,利用云模型进行故障特征数据提取,输入LSTM神经网络模型进行故障诊断。通过云模型和能量法进行特征提取,分别输入支持向量机和LSTM神经网络模型进行诊断结果对比。结果表明:云模型与LSTM算法的故障诊断准确率最高,达到98.75%,证明该方法能够有效应用在旋转机械故障诊断中。 相似文献
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伴随制造加工业对可靠度与精准度的需求不断提升,及时而有效地获取旋转机械的故障信息能够保证设备的正常运行。采用深度LSTM残差网络完成旋转机械的故障诊断,主要包含3个模块:初始数据处理层、SP-LSTM残差网络信号诊断层与GAP-ELM网络下的故障分类层。该方法能够完成初始数据的深层特征发掘,利用LSTM元中的记忆与遗忘门获取故障数据的细微变化。所采用的GAP-ELM网络可规避传统Softmax方法分类准确度不高的问题,从而有效完成故障诊断。通过CWRU集完成该方法与文献方法的实验对比,结果表明该方法的鲁棒性较好,诊断正常信号、滚动体与内外圈的故障信号准确率均优于文献方法,此外,所提方法可在较少的epoch中实现稳定,并随着epoch的增加,损失值会逐渐减小。 相似文献
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为了解决传统深度学习方法无法挖掘原始振动数据与旋转机械状态之间的非线性映射关系问题,提出了一种基于堆叠式自动编码器与深度Q网络相结合的深度强化学习旋转机械故障诊断方法.首先,建立故障诊断"博弈"模型从而为故障诊断代理提供观察、行动和获得奖励的交互式环境;其次,堆叠式自动编码器采用完全连接模型进行逐级的内在特征学习进一步... 相似文献
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为有效提取振动信号中隐含的故障特征,以准确判别机械故障类型,提出一种基于卷积残差权值共享长短时记忆神经网络(Conv-Res-SWLSTM)的故障诊断模型。利用卷积网络来捕获振动信号的局部空间特征;通过融合门结构构建共享权值长短时记忆神经网络(SWLSTM),减少网络需要优化的参数及训练时间,进而更高效地发掘上层网络输出信号中隐含的时间特征。同时,引入缩放指数线性单元函数以提升网络自归一化性能,并嵌入残差模块以增强网络对故障特征的感知及提取能力。最后,基于机械故障实测数据集开展对比实验,结果表明所提模型在4种转速下的平均诊断精度达到99.30%,相对于其他模型具有更优的诊断精度和稳定性。 相似文献
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为满足专家系统在故障诊断过程中的智能化的要求,提出基于本体自主学习的故障诊断专家系统架构,定义故障诊断知识结构,并构建与之相对应的结构本体和核心故障本体;在设计故障诊断数据仓库的基础上,用机器学习中的决策树和Apfiofi算法从数据仓库中挖掘故障知识,实现本体自主学习.并以农机液压系统为原型,开发了基于本体自主学习的农机液压故障诊断专家系统. 相似文献
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针对石化装置旋转机械故障特征之间呈现模糊性和耦合性导致故障类型识别难的问题,提出基于高价值小样本的石化装置旋转机械故障诊断NN模型.依据故障特征拟合情况,提取高价值小样本故障特征;运用高价值小样本故障特征建立高效的NN模型,利用梯度搜索技术,使网络的实际输出值和期望输出值的误差最小,达到最佳分类效果.研究结果表明:高价值小样本故障特征的训练数据与测试数据具有高度的一致性,故障类型识别的准确率达到98.3%.该方法应用于石化大机组旋转机械表明方法简单有效,高价值小样本特征提取准确,故障识别能力强,可为石化大机组及其他大型设备旋转机械故障诊断提供指导. 相似文献
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以船艇液压系统为研究对象,采用基于事例的诊断推理技术,开发了具有一定学习能力的船艇液压系统故障诊断系统,并介绍了系统总体结构与各模块功能.该专家系统用于快速、准确排除船艇液压系统故障,且操作简单,易于维护,可靠性高. 相似文献
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对某型装载机液压系统的工作原理进行分析,在此基础上建立装载机液压系统故障树,利用现代测试技术对装载机液压系统运行参数进行在线监测,利用PHP和MYSQL开发技术设计装载机人机交互故障诊断专家系统,通过设计无线网络接口,实现监测系统和专家系统信息的Socket传输,当装载机在使用过程中发生故障时,通过分析故障外在表现和在线监测参数,应用专家系统快速排除和解决故障。 相似文献