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传统多元统计分析方法在多模态过程故障检测应用中存在控制阈值难以选择、误报率和漏报率高等问题,受到计算机智能视觉处理技术的启发,提出数据驱动的基于平铺卷积神经网络(TCNN)的故障检测方法,该方法创新地将多传感器数据编码成二维图像,将故障检测变成模式识别问题。离线阶段,将历史数据进行差值图像编码以保留特征,构建模型训练数据集。进一步建立故障检测TCNN模型,使用Adam算法进行梯度下降模型寻优,引入灰狼优化算法进行超参数寻优获得较优的检测模型。在线阶段,将在线传感器信号输入模型进行模态识别和故障检测。从数据出发,无需特征工程和人工干预,通过TCNN模型学习数据深层的模式特征。TEP数据集实验表明,对传统方法难以检测的多模态过程故障,提出的方法取得了较好的检测效果,有效地降低了误报率和漏报率,在工业智能制造的发展趋势下具有一定的应用价值。 相似文献
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针对机车齿轮箱检测获取的多源信号具有数据量大、相关性低和可靠性差等问题,提出一种新型智能优化算法为多元函数粒子群优化算法。研究了粒子种群的异众比率和适应度对惯性权重的影响,在传统粒子群算法的基础上提高了算法的收敛速度及效率,以正则化模态差的适应度函数作为测点数量的评价指标,根据齿轮箱模态振型分析,实现了齿轮箱的多传感器检测优化。以齿轮断齿故障为试验对象,通过与传统检测方法比较分析,准确获取了齿轮箱输入轴转频39.5 Hz,第三级啮合频率90.5 Hz以及2~5倍频成分,快速识别了故障齿轮的位置。实验结果表明了该方法能够增强结构参数的识别率,有效提高了故障诊断的准确性,同时为机车故障预警和安全服役提供了关键技术基础。 相似文献
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汽车总装工艺复杂、生产节拍快、产量大,百分之六十以上的时间都在进行主辅物料输送,因此输送装备由于故障引起的停机会造成巨大的经济损失。为了对生产物料输送装备的健康状态作出评估,并在可能发生故障时作出预警,提出一种基于生长型神经气聚类算法与改进最小二乘法支持向量机(LS-SVM)回归模型的汽车总装输送装备故障预警方法。首先根据传感器的历史信号数据进行特征提取和降维处理,获得特征向量;运用生长型神经气聚类算法,将正常状态数据划分为多种工况,得到若干聚类中心,并计算当前运行数据的特征向量与聚类中心的欧式距离从而得到相似度趋势;同时构建了历史记忆矩阵,并通过改进粒子群算法优化LS-SVM回归模型参数,计算残差值,并结合残差值与相似度趋势,得出风险系数,对装备状态进行评估和预警。将所提方法应用于汽车总装物料输送设备,将减速器与轴承的振动值的均方根输入模型,得出设备的风险因子,证明了该方法的有效性。 相似文献
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经验模态分解和Laplace小波在机车柴油机齿轮系故障诊断中的应用 总被引:7,自引:1,他引:7
针对机车柴油机配气齿轮系故障信号呈现时变非平稳特征且信噪比低的特点,提出基于经验模态分解和Laplace小波的机车柴油机声信号分析方法,并成功用于工业现场.简要介绍信号经验模态分解的基本原理与算法,以机车柴油机实际声信号为例,分析其抑制噪声干扰的能力.经验模态分解相当于自适应滤波器组,可将信号分解成不同频带的固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMF).试验表明对表征齿轮故障的IMF分量进行功率谱分析,能有效检测齿轮故障.根据滚动轴承故障信号表现为单边冲击衰减震荡,故障特征频率包含的能量少且容易受噪声干扰的特点,提出采用基于Lanlace小波的相关滤波实现冲击特征波形准确识别,提取故障特征频率的轴承诊断方法.机车柴油机运行测试试验证明,上述方法能准确诊断各种类型的配气齿轮传动装置故障. 相似文献
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提出一种改进决策树智能故障诊断方法.首先构建故障诊断原始决策表,然后对特征数据进行离散化处理;接着利用可辨识矩阵约简算法对决策表进行属性约简;最后利用 G45 算法构造出最优诊断决策树;并对实例进行故障诊断.结果表明:该方法能有效地删除冗余信息,形成精简的决策规则库,提高故障识别速度,具有很强的工程实用性. 相似文献
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基于免疫系统的信息处理特点和传统免疫算法的不足,通过建立准自体抗体集SS和准非自体抗体集SNS来改进传统免疫算法,并结合故障信号的小波包分解特点,提出了一种基于小波包免疫算法的故障检测系统。首先利用小波包将检测信号进行分解,获取检测信号能量的特征向量。然后以信号能量的特征向量作为免疫系统的原始抗原,利用阴性选择算法对原始抗原进行自体-非自体分析。最后,将此故障检测系统成功应用于汽车驱动桥的故障检测。 相似文献
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《现代制造工程》2016,(10)
为了提取强背景噪声下滚动轴承故障特征信息,提出了一种多小波预处理的约束独立分量分析(MW-cICA)算法。该算法首先对输入信号进行多小波降噪处理,提高信号信噪比;然后应用约束独立分量分析方法提取故障特征。与传统的小波独立分量分析(W-ICA)方法相比,该方法具有如下优势:1)由于多小波具有单小波所不能同时具有的正交性、对称性、紧支性和高阶消失矩等特点,因而对信号的降噪效果更加明显;2)引入参考信号作为约束条件,使得算法直接收敛于期望信号,提高了运算效率;3)建立基于故障模型的参考信号能够更加接近于真实期望信号,提高算法性能。仿真结果表明,多小波比单小波具有更好的降噪效果,基于故障振动模型的约束独立分量分析比传统的FastICA算法运算效率更高。将该算法运用于滚动轴承内圈故障试验中,可成功提取出内圈故障特征信号。 相似文献
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论述了基于三阶累积量的递推最小二乘自适应算法(CDRLS)和基于累积量的指数遗忘窗的最小均方误差自适应算法(CDEFWLMS).通过对机车滚动轴承的保持架断裂典型故障信号的分析得出高阶统计量自适应算法具有良好的降噪性,CDEFWLMS 算法比 CDRLS 算法处理后的幅值更突出.讨论了用模糊 C 均值(FCM)算法聚类 CDEFWLMS 算法和 CDRLS 算法滤波后的信号频谱,得出经 CDEFWLMS 算法处理的故障隶属度要比CDRLS 算法较大,从而进一步验证了高阶累积量自适应算法在实际故障诊断和检测中有着良好的应用特性. 相似文献
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对HXD1型(新八轴)电力机车110V蓄电池控制回路原理进行分析以及机车线上运用及整备作业中发生蓄电池亏电的故障进行归纳研究。在原有的蓄电池控制回路中进行技术改进,保证机车线上安全运行,提高库内作业意外亏电应急处理能力。具体介绍改进方案。 相似文献
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针对强背景噪声干扰下轮对轴承故障特征微弱、难以准确检测的问题,提出了一种自适应改进高斯拉普拉斯(improved Laplacian of Gaussian,简称ILoG)算子的微弱故障检测方法。ILoG算子滤波器具有优良的信号突变特征检测能力,将其用于轮对轴承故障信号的冲击特征检测,同时利用水循环算法(water cycle algorithm,简称WCA)的寻优特性,并行搜寻筛选最佳的ILoG算子影响参数,通过对参数优化后ILoG算子滤波后信号做进一步包络解调分析,提取出轮对轴承微弱的故障特征信息。对实际轮对轴承外圈和内圈故障信号分析的结果表明,该方法可以有效检测出轴承微弱故障特征频率,故障检测效果优于小波阈值和多尺度形态学差值滤波方法。 相似文献
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本文通过对机车牵引电机转子不平衡振动机理的分析,采用振动监测方法,结合信号预处理技术、快速DCT和故障位置确定的"三段法",提出一种机车牵引电机转子不平衡故障的在线诊断方法。该方法算法简单、计算量小,可满足运行机车在线故障诊断的实时性要求。 相似文献
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齿轮传动系统是保障机车安全稳定运行的最重要的关键装备之一,其运行状态具有时变性、不可预知性和动态联动性等特点,采用传统故障诊断方法进行故障特征获取仍然存在误诊、漏诊等现象。稀疏盲分离是一种能够在信号传输通道有限的情况下,依据正交基映射将多元非线性信号有效分离的软计算方法。但是在实际工况中,机车齿轮故障数据往往是微弱性和不确定性的,从而导致稀疏分离后的源信号特征无法准确诊断故障。因此,提出一种基于变尺度经验模态分解的自适应时变盲分离方法,利用稀疏化处理和迭代筛选进行分离获取故障源,通过调整时间跨度获取最优本征模态函数,删除冗余因素,有效提高故障特征识别准确率。通过仿真试验数据验证,进一步表明了该方法在低信噪比状态下快速准确获取故障特征的有效性,能够为铁路运输的状态检测和故障诊断提供关键技术。 相似文献
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感应电机轴承故障检测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了感应电机轴承发生故障时的振动信号的特性,利用带通滤波器和希尔伯特变换,对感应电机轴承振动信号进行处理,然后采用高分辨率谱估计算法--MUSIC(Multiple Signal Classification)算法对包络信号作谱分析,再从包络信号的MUSIC谱中提取故障特征频率分量.研究结果表明,该方法频率分辨率更高,故障检测更为准确.将该方法应用于电机轴承故障诊断,可准确提取轴承故障特征分量. 相似文献