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根据液压泵发生故障所表现出来的特征,采用小波包能量值提取的办法作为故障类型识别的特征量,采用BP神经网络对输入的特征量进行识别。实验结果表明:采用小波神经网络对液压泵故障类型的识别可以取得满意的效果。 相似文献
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在刀具磨损状态监测中,能够提取到的反映不同刀具磨损状态的特征量较大,基于神经网络的状态识别无法去掉冗余特征,会存在训练时间长和准确率降低等问题。针对这些问题,提出基于粗糙集-BP神经网络的刀具磨损状态监测方法,利用粗糙集对特征进行属性约简,去掉冗余信息,从而优化特征,并且减少神经网络的输入端数据,可以缩短神经网络的训练时间和提高识别的准确率。通过对实测刀具数据进行分析,证明了该方法的有效性。 相似文献
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引入一种小波分析结合神经网络的桩基检测方法,根据桩基中超声波传播的特点,利用小波分析对采集的超声波信号进行小波包分解,对分解后的信号进行归一化处理,将超声波信号矩阵化,构建表征桩基缺陷信息的特征向量;再取多组特征向量作为神经网络的训练样本,对特征向量进行训练学习,并将未诊断样本输入神经网络进行识别验证。试验数据表明,通过小波分析方法获取超声波信号特征向量并构建的神经网络可以有效识别出桩基缺陷以及缺陷类型。 相似文献
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基于小波分形和神经网络的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了利用小波分形和神经网络的对滚动轴承故障进行诊断的方法.滚动轴承振动信号具有非平稳性的特征,因此,利用分析非平稳信号的有效工具--小波分析和分形分别提取滚动轴承振动信号故障特征,结合神经网络技术,对滚动轴承故障进行诊断.结果显示,该方法诊断率高,有比较高的实用价值. 相似文献
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应用超声波探伤仪系统对合成大颗粒金刚石缺陷进行检测,针对缺陷信号特点提出利用小波包分析提取缺陷特征值,应用小波神经网络进行模式识别的方法,实现了从检测到的超声信号中提取出反映缺陷性质的相关信息,并通过这些信息对其进行分析,建立了网络模型以实现缺陷定性识别。实验结果表明,小波包分析能够挖掘利用缺陷回波信号时域和频域的信息,通过多层次划分频带,使在多分辨分析过程中未进行划分的高频区间再次分解,还可依据小被分析信号特征自适应挑选相对应的频带,达到和信号频谱相互配合,进而达到使时-频分辨率显著提高的效果,可见小波神经网络的良好局部放大特性和多分辨率学习特性,可使合成金刚石缺陷的定性分类获得较高的准确率。 相似文献
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小波神经网络的数据压缩技术在超声自动探伤系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现对大型回转体零件内部缺陷的检测与识别,研制了超声波自动检测系统.系统主要完成超声信号的采集和处理、数据的实时存储、缺陷的在线分析与识别等功能.要实现缺陷的在线检测与识别,必然需要大量的原始数据,为了减少数据的存储量,通过小波神经网络提取相应的权重因子,构成小波基的尺度参数和与之对应的平移参数,实现缺陷有用信息的压缩;在缺陷数据重构中,利用上述特性参数并结合信号的特征值,对信号进行拟合.解决了缺陷检测现场大量数据的保存问题,为缺陷的进一步识别提供了基础. 相似文献
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基于改进BP神经网络的控制图模式识别系统 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于激励函数参数可调和动态阈值的改进BP神经网络控制图模式识别算法,并优化Monte Carlo工序数据模拟方法,使样本数据更具与实际生产数据相同的质量特性.根据改进后的网络参数迭代公式,将预处理后的样本数据作为输入对该神经网络识别器进行训练,训练结果用于生产过程的控制图模式识别.改进BP神经网络识别器的拓扑结构简单,在保证识别精度的前提下,提高识别速度,改善神经网络的泛化能力.最后,通过计算机模拟和生产现场应用验证该算法的可行性. 相似文献
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在线刀具磨损量估算及其未来发展趋势预测对于指导现实生产有着十分重要的意义.提出基于L-M优化算法BP神经网络的刀具磨损量在线预测方法.对声发射信号进行小波包分解,得到32个不同频带内的信号,用于构造初始特征向量矩阵;对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱做为刀具磨损的特征向量,利用神经网络在线预测刀具磨损量.试验结果表明:预测结果能准确地跟踪实际的刀具磨损曲线,并且L-M优化算法比其他改进算法迭代次数少,收敛速度快,精确度高. 相似文献