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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。 相似文献
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采用改进型小波包算法从电气和机械方面提取信号的故障特征,提出一种基于小波包分析频带能量的故障诊断方法。经实验可知,该方法能够更全面的快速检测到转子断条故障的存在而且准确率高,在许多工程实践中可以应用。 相似文献
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基于小波分析和模糊神经网络的齿轮故障诊断研究 总被引:5,自引:1,他引:4
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。 相似文献
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针对多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entropy,MFE)分析时间序列复杂性时捕捉不到高频组分信息的局限,提出一种新的基于小波包模糊熵(wavelet packet fuzzy entropy,WPFE)的故障特征提取方法。该方法利用小波包对信号的低频和高频成分进行分解,应用模糊熵对各频带分量进行量化得到特征向量,因而能提取更全面、准确的故障信息。以往复压缩机传动机构为研究对象,将小波包模糊熵作为特征提取工具,通过振动信号提取不同位置轴承间隙大故障的特征向量,利用支持向量机作为分类器,与多尺度模糊熵进行对比分析,验证了该方法的有效性。 相似文献
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Fault Diagnosis of a Turbo—unit Based on Wavelet Packet Theory 总被引:3,自引:0,他引:3
In this paper we studied the fault feature of the generator set and the characteristics of wavelet packet theory for signal de-noising.The vibration signal of the generator set in different states is ana-lyzed by using the signal re-construction technique of the wavelet packet theory.The time domain method is given for the generator set fault diagnosis.The experiment results show that the wavelet packet theory can be used to directly identify the state of the generator set and provide a credible new idea for complex machinery fault diagnosis. 相似文献
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针对大多数情况下异步电机故障在不同传感器和转频等工况参数下的近似熵集合存在差异,难以有效提取表征不同故障状态的信号特征,进行故障状态识别的问题,提出一种基于小波近似熵与加权最小均方误差LMS的特征融合异步电机故障诊断方法。首先,通过小波包分解电机正常、转子不平衡、转子弯曲以及基座松动等故障信号,得到不同频带的信号特性,然后选取最优尺度提取不同频带上近似熵构成集合。然后,结合同种故障不同运行状态下的近似熵集合,通过采用自适应LMS算法进行加权融合提取电机不同故障状态的最优特征,将其作为SVM的输入进行故障分类,从而实现不同工况下故障状态的精确识别。最后,针对异步电机正常运行、转子不平衡、转子弯曲、基座松动四种运行状态,分别采用所提出的SVM分类法和BP神经网络法,结果表明SVM分类法比BP神经网络法的分类识别率更高,诊断效果更好。 相似文献
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论述了小波包分解及其能量谱处理超越离合器故障的原理与方法,应用小波包分解及其能量谱直观地识别出故障的特征频带,并进行了量化分析,结果表明,小波包及小波包分解能量谱比传统的傅里叶分析方法具有更大的优越性及实用价值。 相似文献