共查询到16条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
针对信号经验模态分解(EMD)过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Hilbert二维边际谱熵相结合的方法对齿轮箱故障进行分类故障诊断.首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行预处理;其次对预处理信号进行分解,得到IMF分量,对比正常信号与故障信号的区别;最后对3种工况信号进行Hilbert变换并计算得到边际谱,并且提取二维边际谱熵作为支持向量机(SVM)的输入量,建立故障诊断模型.经测试该方法在齿轮箱故障诊断方面有着较强的分类能力和诊断精度,具有一定的可行性. 相似文献
6.
针对数/模混合电路故障的特点,采用将粒子群算法与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,在保证诊断过程准确率的基础上,实现多类故障的快速诊断。在诊断过程中,支持向量机的参数寻优过程存在随意性、盲目性和效率低等问题,采用改进的粒子群算法优化支持向量机的参数,建立基于支持向量机的故障分类模型。实验结果表明,与其他方法相比,该方法提高了故障诊断的精度,具有明显的实用价值。 相似文献
7.
8.
9.
10.
11.
以满足船舶机械设备故障实时在线快速诊断为牵引,针对经验模态分解(empirical mode decomposition,
EMD)的端点效应问题,深入研究支持向量回归机(support vector regression machine,SVRM)延拓参数对延拓性能的
影响,提出一种EMD 极值快速延拓算法。研究端点效应的产生机理及影响,分析典型端点效应处理方法的优点及局
限性;阐述SVRM 预测基本原理,提出以信号极值尺度设置延拓长度与样本数量的方法;以信号极值点数值和时刻
值为样本,提出一种基于SVRM 的极值预测延拓方法。仿真结果表明:该方法可显著提高EMD 的分解精度及运算
效率,可为拓展EMD 技术在舰船装备实时监测与智能诊断中的应用提供支撑。 相似文献
12.
基于案例推理的自行火炮故障诊断专家系统 总被引:7,自引:0,他引:7
快速有效地诊断和排除自行火炮故障是当前装备维修保障工作的重点。对这样复杂的设备进行故障源的充分暴露和故障定位,仅依靠传统方法有较大的局限性。将故障诊断专家系统引入自行火炮故障诊断领域为自行火炮故障诊断提供了新的方法。该系统由诊断信息获取模块、案例库管理系统、诊断推理机制、学习模块、人机界面和诊断报告模块组成。利用CBR技术建立的故障诊断专家系统可提高自行火炮的维修效率和自行火炮装备故障诊断的正确性和效率。 相似文献
13.
14.
将支持向量机方法用于某大型液体火箭发动机稳态试车数据的挖掘,建立了多故障分类器,采用23次试车数据对上述挖掘结果进行了测试,将测试结果与人工神经网络方法等所得结果进行了比较.并利用28类仿真稳态故障数据对该方法进行了进一步验证.结果表明,支持向量机方法是一种可基于小样本的、有效的液体火箭发动机故障检测与诊断方法. 相似文献
15.
16.
由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种 基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。 相似文献