基于小波神经网络火电厂锅炉故障诊断研究

火电厂锅炉作为能量转化装置,易发生故障。为了有效应对此类事故,迫切需要加强对电力生产中锅炉故障的研究,进而建立完善、有效的应急管理体系和机制,最大限度地减少锅炉故障的影响和损失。文章提出了基于小波神经网络火电厂锅炉故障诊断研究方法,对火电厂锅炉事故的诊断进行了深入系统的研究。     

小波包神经网络在数控机床故障诊断中的应用

为了能够提高数控机床故障诊断的正确率,提出了小波包模糊神经网络方法对数控机床进行故障诊断,也提出了小波包分析提取特征向量的程序,利用小波包分析可以获得数控机床的特征向量,应用模糊神经网络对数控机床进行故障诊断.利用小波包模糊神经网络对数控机床常见的8种故障进行了诊断,证明小波包神经网络进行故障诊断的有效性.     

小波神经网络在煤矿自卸车监控与故障诊断的应用

建立了小波神经网络的理论模型。针对传统小波神经网络的缺陷,提出了带动量项和变学习率的小波神经网络。确定了自卸车的输入向量和输出向量,并且对小波神经网络进行了训练。分别利用传统的小波神经网络和改进的小波神经网络对自卸车进行故障诊断,诊断结果表明,改进小波神经网络能够准确地对自卸车进行故障诊断。最后,分别从软件系统和硬件系统设计了自卸车故障监控系统。     

基于小波包分析和概率神经网络的往复泵的故障诊断研究

往复泵的正常工作是确保煤矿生产顺利进行的关键,由于工作环境恶劣,往复泵的故障诊断是非常重要的,因此,深入地研究了小波包分析和概率神经网络在往复泵故障诊断中的应用。分析了基于小波包的往复泵故障提取机理,设计了基于小波包分析的往复泵故障特征提取流程;构建了基于概率神经网络的往复泵的故障诊断模型,设计了概率神经网络的基本结构。对往复泵进行了故障诊断分析,仿真结果表明小波包和概率神经网络能够准确地获得故障诊断的类型。     

小波神经网络在提升设备故障诊断中的应用

介绍小波神经网络的构成和学习算法,并针对提升机减速箱故障的复杂性构造了用于减速箱故障诊断的小波神经网络,对减速箱的状态进行判别,实现了故障诊断。实验结果表明,小波神经网络在减速箱故障诊断领域具有良好的实用性。     

基于小波分析和改进神经网络的采煤机截割部传动系统故障诊断

为了解决当前采煤机截割部传动系统故障诊断方法存在耗时长、误差大等问题,提出了基于小波分析和改进神经网络的采煤机截割部传动系统故障诊断方法。首先采集采煤机截割部传动系统故障数据,并采用小波分析对数据进行预处理,消除噪声的不利影响;然后提取故障特征并输入神经网络进行训练,采用粒子群算法优化神经网络的参数,从而建立采煤机截割部传动系统故障诊断模型。仿真实验结果表明,该方法提升了采煤机截割部传动系统故障诊断精度,大幅度减少了故障诊断时间,而且增强了抗噪声干扰能力。     

基于小波神经网络的煤矿提升机轴承故障诊断

轴承故障严重地影响设备的使用寿命、效率及安全性。以某型煤矿提升机轴承为研究对象,采集煤矿提升机轴承实时数据,基于小波神经网络建立煤矿提升机轴承故障诊断模型,运用MATLAB对煤矿提升机小波神经网络模型进行数值计算,对煤矿提升机轴承故障进行诊断。诊断结果表明,不同运行时间下,煤矿提升机轴承振动信号不同;基于小波神经网络可以精确、高效对煤矿提升机轴承故障进行诊断。该研究为煤矿提升机轴承故障诊断、维修等方面提供理论依据。     

基于小波包与概率神经网络相结合的滚动轴承故障诊断

基于小波变换的滚动轴承故障诊断,振动信号中的高频部分对诊断结果有一定影响,为克服此影响,首先运用小波包对SKF型滚动轴承故障信号进行预处理,以此为特征向量结合概率神经网络去验证模型的实用性和可行性。分析结果表明,小波包与概率神经网络相结合的故障诊断方法可以有效的应用于滚动轴承故障诊断。     

基于小波和神经网络的齿轮箱故障诊断

对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神经网络进行故障诊断定位,比传统方法更有效。     

小波神经网络在故障诊断中的应用研究

针对小波神经网络在故障诊断中的缺点和不足,主要分析小波神经网络与粒子群、遗传算法、模糊逻辑相结合使用的方法和优势。用粒子群优化的小波神经网络,其收敛速度和精度有很大提高;遗传算法具有全局优化的特点,遗传小波神经网络有效地解决了小波神经网络训练速度慢和易陷入局部极值等问题;基于模糊逻辑而提出的模糊小波神经网络具有高精度的逼近能力和很强的泛化能力。     

基于声发射法掘进机故障诊断研究

为了能够提高掘进机故障诊断的准确率,确保掘进机能够正常稳定地工作,深入研究了声发射法在其中的应用。分析了掘进机的主要故障及原因;研究了掘进机声发射信号产生的机理;探讨了掘进机声发射信号监测系统的设计;结合小波神经网络法和声发射法进行了掘进机的故障诊断研究,诊断结果表明该方法具有较高的故障诊断精度。     

小波包神经网络在离心压缩机故障识别中的应用

为了能够提高离心压缩机故障识别的准确性和效率,构造了小波包模糊神经网络对离心压缩机进行故障识别。研究了小波包分析提取特征向量的方法。利用小波包分析获得了离心压缩机的特征向量后,利用模糊神经网络对其进行故障识别。利用小波包模糊神经网络对离心压缩机常见的5种故障进行了识别,结果表明该方法具有较高的故障识别能力。     

基于RBF神经网络的连续采煤机故障诊断研究

为了能够提高连续采煤机故障诊断的效率和精度,深入地研究了基于改进遗传算法的RBF神经网络在其中的应用。分析了连续采煤机的主要故障类型;分别研究了RBF神经网络的基本原理和改进遗传算法的基本原理;进行了连续采煤机故障诊断的实例分析,仿真结果验证了该故障诊断技术的有效性。     

小波神经网络在离心压缩机故障诊断中的应用

为了能够准确、快速地对离心压缩机的各类故障进行诊断,将小波理论与神经网络相结合,建立了离心压缩机的故障诊断模型,分析了Harr小波函数的定义和特性。针对离心压缩机的故障特征,建立了对应的小波分析神经网络,输入层的神经元为5个小波变换获得的故障特征向量;输出层神经元为5个离心压缩机的故障模式;隐含层有3层,神经元数总共有24个,该方法具有较高的计算精度和计算速度。     

基于小波包分析和高阶模糊神经网络的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是旋转机械中最易发生故障的元件之一,提出了一种基于小波包分析和高阶模糊BP神经网络的滚动轴承故障诊断新方法。该方法的具体诊断过程:采用小波包分解的方法提取样本信号各频段的Shannon熵值并结合其他一些量化指标,经筛选后作为特征向量输入滚动轴承故障诊断高阶模糊神经网络,对该网络进行训练与检验。实验表明这种方法与传统方法相比,在收敛速度及对训练总误差控制方面具有更大的优越性。     

基于模糊神经网络的采煤机变频器故障诊断系统

为了能够准确地对采煤机变频器进行故障诊断,深入研究了模糊神经网络技术在采煤机变频器故障诊断中的应用。建立了模糊神经网络理论模型,并且对传统的算法进行了改进。设定了模糊神经网络的输入和输出向量,设计出了合理的采煤机变频器模糊神经网络的结构。利用MATLAB数学计算工具对模糊神经网络进行训练,并且进行实验验证,结果表明模糊神经网络能够有效地对采煤机变频器进行故障诊断。     

小波遗传神经网络在大型直线振动筛故障诊断中的应用

以大型直线振动筛侧帮裂纹为研究对象,利用小波分析对振动信号进行降噪和故障特征提取,设计了用于系统故障诊断的BP神经网络,并用遗传算法对网络结构和参数进行优化。通过样本训练、测试和在振动筛侧筛裂纹诊断中的应用,证明了这种小波遗传神经网络具有较高的故障识别能力、分类精度和速度。     

基于小波包-SVD和IPSO-BP的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的非平稳性和非线性特点以及BP神经网络结构参数差等因素导致滚动轴承故障识别准确率低的问题,提出一种基于小波包结合奇异值分解(SVD)和改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先通过小波包对振动信号进行分解与重构,得到不同频段的信号之后利用SVD提出有效的故障特征向量,输入到BP神经网络中进行测试。考虑到BP神经网络结构参数差等因素,使用IPSO对BP神经网络进行优化,最后测试得出结果。对比实验模拟和现场数据验证表明,基于小波包-SVD和IPSO-BP的滚动轴承故障诊断准确度大大提高。     

基于小波分析和神经网络的刮板输送机刮板链故障诊断

刮板链是刮板输送机最易损坏的部件,维修难度大。快速定位故障可有效提高效率,因此采用小波分析和RBF神经网络对刮板链故障进行诊断。对刮板链故障类型进行分析。为减少RBF神经网络的计算量,采用小波分析方法对采集到的数据进行预处理。将刮板链节距、刮板长度、刮板厚度、空载时弯曲度和满载时垂直度作为神经网络的输入,对RBF神经网络进行训练。仿真结果显示,故障诊断结果与实际情况一致,且采用小波分析后迭代次数明显减少。