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为了能够准确、快速地对火电厂锅炉进行故障诊断,系统地研究了小波神经网络在锅炉故障诊断的应用。提出了小波神经网络的数学模型;制定了小波神经网络的训练算法;以火电厂锅炉常见故障烟道再燃烧为例,对其进行了故障诊断的仿真分析,经过训练后的小波神经网络对锅炉进行故障测试,测试结果全部正确。 相似文献
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煤矿机械齿轮传动系统在低速重载等恶劣工况下极易发生故障,齿轮箱部分尤为突出。因此展开对恶劣工况下的齿轮箱故障诊断研究具有重要的意义。以齿轮箱中齿轮为研究对象,通过提取与齿轮箱振动相关的故障特征,经过神经网络的学习训练实现对齿轮箱故障的分类。经检验,该诊断神经网络对齿轮箱故障有很高的辨识度。 相似文献
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以小波变换、小波神经网络为工具,采用定子电流对HXD1B型机车的YQ1633异步牵引电动机开展牵引电机齿轮故障诊断研究。定子电流法相对于振动法更容易实施,有效克服了振动信号中包含的复杂干扰。由小波分析完成齿轮故障的特征量提取,通过神经网络对故障类型进行判断,实际测试表明,该方法具有较好的故障诊断性能。 相似文献
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基于SAPSO优化的小波神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承振动信号复杂及故障类型难以预知的问题,提出一种基于模拟退火粒子群算法(SAPSO)优化小波神经网络来诊断滚动轴承故障的新方法,并将其应用于滚动轴承故障诊断。实验表明,该方法能减少迭代次数、提高收敛精度。 相似文献
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齿轮箱既是采煤机的核心部件,也是较容易出现故障的部件,一旦发生故障会导致严重的后果。因此,在齿轮箱出现问题的早期进行故障诊断具有重要意义。采用齿轮箱振动信号的5种特征指标作为BP神经网络的输入值,以齿轮箱的正常、齿轮磨损、齿面点蚀和齿根裂纹4种状态为神经网络的输出值,通过对BP神经网络进行训练和对故障类型进行编码,可以实现利用BP神经网络对齿轮箱早期缺陷的故障诊断。从实验仿真结果可知,诊断方法具有较高的准确率,为采煤机齿轮箱的早期故障诊断提供了新的研究思路。 相似文献
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为了避免传统小波变换在进行信号特征提取时,过分依赖于小波基的选择,引入了冗余第二代小波变换。对不同层的原始预测器和更新器进行插值补零运算,得出对应层的冗余预测器和更新器。然后利用新的冗余预测器和更新器对原始信号进行分解,使得分解的高频信号和低频信号的长度与原始信号长度相等。对齿轮箱故障特征提取表明,冗余第二代小波变换优于其他小波变换方法,能够比较理想地提取出齿轮箱的故障特征。 相似文献
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