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为解决柴油机故障诊断这一复杂问题,提出了一种基于智能互补融合的智能诊断方法.采用蚁群算法(ACA)对反映运行工况的特征参数进行属性约简,剔除不必要的属性.根据约简结果,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,基于蚁群算法的约简处理简化了输入神经网络的数据维数,提高了网络的训练效率和故障分类准确性. 相似文献
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根据径向基函数神经网络的优点,在对滚动轴承振动信号故障特征分析的基础上,提出一种应用主矢量分析(PCA)将高维相关变量转化为低维独立变量,利用其特征值建立径向基函数神经网络的方法,并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别。理论和试验证明了该方法的有效性,且具有较高的识别精度。 相似文献
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轴承在程上就用非常广泛,由于轴承作为易损件需要经常维护和更换.准确的科学地判断轴承的使用寿命, 对工业生产十分重要.文章针对工业生产中轴承出现故障的特点,建立了故障模型和可靠性函数.介绍了用威布尔分布进行分析轴承的疲劳寿命的方法,并实际计算了可靠度在0.95时轴承的使用寿命.解决了轴承在生产时比较重要的寿命问题.用威布尔分析轴承寿命是对轴承可靠性进行科学、准确的数学量化.该分析方法也可以应用到其他工程实践当中去. 相似文献
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局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)是近年来出现的一种新的时频分析方法,在机械设备故障诊断领域中的应用日益广泛。针对齿轮箱振动故障信号的非平稳性和非线性,提出了一种基于局域均值分解和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF)相结合的齿轮箱故障诊断方法。该方法利用小波包对原始信号进行消噪;利用LMD对处理后信号进行分解,得到一系列PF分量(Product Function,PF);选取包含主要故障信息的PF分量并从中提取偏度系数等特征参数对RBF神经网络进行训练,并对齿轮箱故障进行识别和分类。通过实例验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对齿轮箱轴承信号非平稳性及其故障特征难以提取的问题,提出一种自适应白噪声平均总体经验模态分解(CEEMDAN)能量熵和马氏距离相结合的故障诊断方法。首先采用CEEMDAN方法对非平稳的轴承故障信号进行分解,获得若干阶表征信号特性的固有模态函数(IMF)分量;然后计算各IMF分量的自相关函数和相关系数,以滤除信号内的噪声干扰和对故障特征不敏感的IMF分量;最后计算各敏感故障特征分量的能量熵,将其作为特征参数形成状态特征向量,并使用马氏距离判别方法对轴承的工作状态和故障类型进行诊断。通过对实测不同工况以及不同故障程度的齿轮箱轴承信号的分析,证明了所提方法的有效性。 相似文献
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根据滚动轴承振动信号的频域变化特征,采用小波包分析对其建立频域能量特征向量,利用径向基函数神经网络完成滚动轴承故障状态的识别.理论和试验证明了该方法的有效性和实用性. 相似文献
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为了在线监测与识别汽车水泵轴承的故障类型,以WR3258152型汽车水泵轴承为研究对象,分析了其内部结构和常见故障。根据常见故障,预设了汽车水泵轴承的4类缺陷。在搭建的信号采集实验平台上,利用加速度传感器,分别采集了4类缺陷轴承在运转过程中的振动信号。利用Matlab软件对振动信号进行快速傅立叶变换和频域特征值计算,选用径向基核函数和粒子群参数优化方法建立支持向量机模型,并进行测试验证,结果表明:支持向量机分类方法能精确识别汽车水泵轴承常见的4类缺陷。为汽车水泵轴承的在线监测与故障诊断提供了参考。 相似文献
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《组合机床与自动化加工技术》2019,(8)
针对齿轮箱轴承特征难以提取的问题,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换(HHT)和形态学分形维数的故障特征提取方法。首先采用自适应白噪声总体经验模态分解(CEEMDAN)方法将轴承振动信号分解为若干个固有模态函数(IMF),然后分别计算各IMF分量的相关系数和峭度值以滤除对信号特征不敏感的分量,最后计算包含敏感故障特征分量所组成的重构信号的形态学分形维数,以此作为特征参数对轴承的工作状态进行识别。通过对实测轴承信号的分析,结果表明,文章所提方法可有效识别轴承的工作状态和故障类型。 相似文献
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陆凤君 《组合机床与自动化加工技术》2020,(5):95-98,102
为了提高轴承故障诊断准确率,提出了参数优化多尺度排列熵的特征参数提取方法和加权GK模糊聚类的识别方法。在特征提取方面,以多尺度排列熵序列偏度最小为优化目标,使用多作用力微粒群算法优化多尺度排列熵参数,实现了排列熵特征参数在轴承不同故障状态下的完全分离;在故障识别方面,提出了加权GK模糊聚类的识别方法,使用ReliefF算法计算特征参数权重,为高敏感度特征参数赋予更大的权值,从而提高GK模糊聚类的聚集度。经轴承故障实验验证,文章提出的排列熵特征参数提取和GK模糊聚类识别方法在此次实验中能够精准识别轴承故障类型,说明文中提出的特征提取和模式识别方法具有一定借鉴意义。 相似文献
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《组合机床与自动化加工技术》2018,(11)
轴承的径向跳动是衡量轴承旋转精度的重要指标。为研究轴承旋转精度与滚子尺寸误差的相依性,以圆柱滚子轴承为研究对象,建立了滚子尺寸误差和轴承径向跳动的二维Copula函数模型。在误差滚子不同排布方式下,由数值仿真法分别得到几何约束下对应的轴承径向跳动数据。采用均方根误差法获得最优的Copula函数模型并验证了模型的合理性。基于建立的Copula函数模型分别计算了两组滚子尺寸误差数据与轴承径向跳动的相关系数。结果表明,Copula函数模型能有效地描述滚子尺寸误差与轴承径向跳动间的相依性。研究结果为系统分析轴承元件尺寸误差与轴承旋转精度的相关性提供了一定的理论基础。 相似文献
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针对传统故障特征提取过程复杂、诊断方案单一且准确性差等问题,提出了基于多阈值小波包和深度置信网络(DBN)的轴承故障识别方案。本文作者采用最优小波基函数和软硬阈值结合方法对原始振动信号进行三层分解降噪处理,得到8个从低频到高频段的信号成分,对其进行组合重构作为神经网络的输入样本;通过DBN在数据处理上的特征重构优势,建立了DBNBP神经网络的轴承故障识别模型,确定模型的各类参数。经多次实验,探究不同样本输入对模型识别率的影响,并与传统的浅层神经网络识别模型做对比分析,结果表明:经训练的DBNBP轴承故障识别模型可从原始数据、小波包分解信号实现轴承故障信号的准确特征学习和分类,结合识别率和诊断时间考虑,经小波包分解信号输入具有更优的诊断效率。 相似文献
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利用DWY-1型电磁无损检测仪,采用改进的Gram-Schmidt方法优化的RBF(径向基函数网络)人工神经网络,实现了钢铁件淬火硬度的实时在线无损检测。结果表明,淬火硬度的检测精度、网络的收敛速度能满足生产实际的需要。 相似文献
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《组合机床与自动化加工技术》2021,(4)
为了有效提取电机轴承故障特征并准确识别出故障类型,提出了复合多尺度排列熵偏均值的特征参数提取和GK聚类的模式识别方法。在故障特征提取方面,使用自适应局部迭代滤波对振动信号进行分解,选择与原振动信号相关性较大的前3个分量,计算分量信号的复合多尺度排列熵偏均值作为特征参数,则每个振动信号得到了一个三维特征向量;在模式识别方面,使用GK算法对特征参数进行聚类。使用美国某大学的电机轴承数据进行效果验证,与基于EMD分解的特征参数比,ALIF分解所得特征的聚类效果更好,类与类之间区分明显,不存在交叉混叠现象,且样本围绕类心的分布更加紧凑。实验结果证明了故障特征提取方法和故障模式识别方法的有效性。 相似文献