基于PSO算法的模糊PSVM及其在旋转机械故障诊断中的应用

研究了粒子群优化改进的模糊线性PSVM在旋转机械故障诊断的应用。常规的PSVM对噪声或野值敏感,模糊PSVM可以很好的解决这种问题;对于非平衡样本,PSVM分类面会偏重于数据点较多的一类,从而降低正确分类性能,通过为不同样本分别设计不同的惩罚因子,提高分类器性能;模糊线性PSVM分类器的惩罚因子采用经典粒子群优化算法进行优化,避免传统方法对初始点和样本的依赖。通过旋转机械故障分类应用实例进行了设计方法的验证,首先对振动信号进行滤波,然后以不同频率频谱的谱峰能量作为FLPSVM分类器的输入特征参数,用于区分旋转机械的5种典型故障,试验结果表明了方法的有效性。     

基于模糊理论和频谱分析的电力电子设备的故障诊断

将模糊理论和频谱分析引入电力电子电路故障诊断之中．对关键点的电压信号进行数据采集，然后对此信号进行频谱分析，得到被诊断元件不同故障时关键点的频谱特征．通过确定各待诊断元件的故障隶属度，确定故障元件．故障诊断实例和仿真结果表明，本方法是可行的．     

基于模糊神经网络的故障诊断方法研究

将模糊原理引入神经网络,对机械设备的故障诊断方法进行了研究,介绍了具体实现过程及原理,论证了单症兆和多症兆诊断的模糊模型分别与一定条件的单层神经网络等价,建立了单症兆和多症兆诊断的模糊神经网络模型,并由此模型建立了模糊神经网络故障诊断专家系统(FNN)模型.介绍了该模型在66-10空压机上的具体实现过程.     

基于模糊逻辑专家系统的机车动力系统电力故障诊断

智能控制理论的发展为解决电力驱动系统故障诊断带来了新方法.对于非线性和不确定模型系统而言,智能控制中的模糊逻辑控制和专家系统是有效策略之一.结合两种系统优点,构建模糊逻辑专家系统,对电源电路进行状态监控和故障分析.并通过对典型电源电路的分析,提出一种通用的故障分析系统构架,为今后的相关研究确立了基础.     

齿轮故障诊断模糊判据的研究

本文从选择诊断特征指标出发，探讨了利用散度指标建立齿轮故障诊断模糊判据的理论与方法。同时，通过多次实际振动监测，给出了在实际工作中建立该诊断判据的实例。     

基于聚焦式模糊综合评判的汽轮发电机组振动故障诊断系统

针对目前汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统精度较低这一问题，本文提出了基于聚焦式模糊综合评判的汽轮发电机组振动故障诊断方法。该方法在文献采用扩展隶属函数和变权重模糊综合评判模型的基础上，提出采用聚焦式计算方法对初始扩展隶属函数进行修正，使得初始扩展隶属曲线中正常与不正常的转折区域被更加细致地刻划，从而大大提高了转折处的分辨率，使故障诊断系统的精度得到明显提高。采用新的诊断策略设计和实现了600MW汽轮发电机组振动故障的模糊诊断系统。用于广东省某电厂的诊断结果表明，这一新的故障诊断方法对于大型汽轮发电机组的振动故障诊断是有效的。     

齿轮故障诊断模糊判断的研究

本文从选择诊断特征指标出发,探讨了利用散度指标建立齿轮故障诊断模糊判据的理论与方法.同时,通过多次实际振动监测,给出了在实际工作中建立该诊断判据的实例.     

基于模糊理论的液压泵站故障推理

本文阐述液压泵站及故障诊断的理论,分析液压泵站故障现象,不精确推理理论,模糊子集、隶属函数与模糊决策,基于模糊理论的泵站故障系统的数学模型。     

基于刚度损伤指数的桥梁整体损伤程度模糊评定研究

考虑损伤信息的随机性和模糊性,构建了反映结构整体状态信息的瞬时刚度矩阵;以矩阵相似度来衡量损伤前后瞬时刚度矩阵的变化并基于桥梁不同部位重要性的权重分配建立了一种新的刚度损伤指数。根据模糊化原理,采用正态隶属度函数构造出具有重叠关系的结构损伤程度模糊集。以双跨桥梁模型为验证平台,运用最大隶属度原则进行了各种损伤工况下模型...     

基于模糊理论的室内环境舒适度监测系统研究

针对温度、湿度等影响室内环境舒适度的主要因素,基于模糊理论完成了温度、湿度数值-符号转换以及舒适度合成,并介绍了其在LabVIEW环境下的实现.最后探讨了在考虑室外环境参数以及人的心情等主观因素的情况下,舒适度合成方法的改进思路.系统既可以实现对室内环境舒适度的实时监测,又可以为室内舒适度控制提供依据.     

Fault Diagnosis of Machine Based on Fuzzy Reliability Theory

1 IntroductionIncreasing attention is being paid to fault diagno:is of machines'in modern Produchon. PQoPlehope that through monitoring and analysis of some parameters of machines, faults can bediagnosed correchy in time and immediate measures can be taken to Prevent equipment frOmbeing damaged and accidents from sPreading, so as to edce econondc loss. Available faultdiagnosis includes vibration analysis, gray theOry diagnosis, neural network diagnosis, expertsystems and so onIZ3]. Referen…     

基于可靠性理论的故障诊断法的研究

提出了基于可靠性理论的故障诊断法，旨在准确识别故障。文中使用的可靠性理论包括寿命数据分析理论、概率分布干涉模型和系统可靠性模型。给出了可靠性理论应用于故障诊断的数学模型和汽轮发电机组的应用实例。     

模糊故障树理论在航空充电设备故障诊断中的应用研究

本文以某型航空充电设备第一路无电流输出故障为例,运用模糊故障树理论进行故障诊断,通过建立故障模型、定性分析、定量分析,得出故障结论,验证了模糊故障树理论在航空充电设备故障诊断中的可行性.     

基于案例推理的电源车故障诊断研究与应用

随着现代航空工业技术的日益发展与国防对飞机性能要求的不断提高,飞机正在向全电方面靠拢,这使得航空电源系统成为飞机最重要的系统部件之一,对飞机供电电源的要求也高于普通电源。本文针对飞机地面电源维护工作中的故障问题,提出了根据故障信息来判断并进行电源车故障研究的方法,运用CBR推理机理与逻辑分析的方法,形成一个故障诊断软件,为基层部队提供科学高效的故障排除方法,从而达到提高飞行良好率和四站部队保障技术水平的目的。     

基于IITD模糊熵与随机森林的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障微弱振动信号特征提取后难以识别的问题,提出基于改进的固有时间尺度分解(IITD)和模糊熵(FE)输入随机森林(RF)模式识别的滚动轴承故障诊断方法.首先,利用轴承试验台采集正常、滚动体故障、内圈故障、外圈故障等4种状态下轴承的振动信号;通过IITD分解将采集到的振动信号分解成一组固有旋转分量(PRC),...     

基于自适应模糊神经网络的发动机故障诊断

发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出了自适应模糊神经网络发动机故障诊断。首先建立了发动机故障信号采集试验台,在试验台上人工模拟四种工况,通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号。再利用小波理论对采集到的振动信号进行消噪处理,提高信噪比,并提取出故障信号的特征值,作为网络训练和测试的样本数据。用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络,即对发动机故障进行模式识别。通过仿真分析,取得了很好的诊断效果;同时与传统的BP神经网络故障诊断方法进行对比,无论在诊断精度上还是学习速度上,模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。     

A New Method for Rolling Element Bearing Fault Diagnosis Based on Cyclostationary Theory

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙｓｉｇｎａｌｉｓａｓｐｅｃｉａｌｋｉｎｄｏｆｎｏｎ ｓｔａｔｉｏｎａｒｙｓｉｇｎａｌ,ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｖａｒｙｗｉｔｈｔｉｍｅｐｅｒｉｏｄｉｃａｌｌｙｏｒｐｏｌｙｐｅｒｉｏｄｉｃａｌｌｙ (ｗｉｔｈｍｕｌｔｉｐｌｅｉｎｃｏｍｍｅｎｓｕｒａｔｅｐｅｒｉｏｄｓ) .Ｔｈｅｕｎｉｑｕｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄｏｎｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙｔｈｅｏｒｙｎｅｃｅｓｓａｒｉ…     

基于D-S证据理论信息融合的转辙机故障诊断方法研究

在列车提速后S700K型电动转辙机被普遍安装在正线道岔的背景下,本文针对单一故障诊断方法的诊断精度偏低问题,提出了基于信息融合故障诊断模型和故障诊断方法.该方法分别用BP神经网络和模糊综合评判对转辙机进行故障诊断,利用神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D-S证据理论中的概率分配,然后利用D-S证据理论将BP神经网络和模糊综合评判对转辙机的故障诊断结果在决策级进行融合,诊断转辙机是否有故障并判断故障的模式.诊断结果表明,该诊断方法具有较高的故障诊断精度,诊断结论的可信度有明显提高.     

基于谐波小波分析的故障诊断方法研究

谐波小波分析可有效提取非平稳信号中的奇异成分。但当信号中存在噪声时，谐波小波分解的时频等高线图无法凸显其奇异成分。本文采用谐波小波时频剖面图，对仿真信号和齿轮故障信号进行分析，成功提取出信号中的奇异成分。诊断实例证明，该方法可有效用于设备故障诊断。     

基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承经常工作于多工况、变工况条件下,加之各振源间相互耦合、非线性强等特点,极易诱发系统中轴承零部件的故障.因此,设计滚动轴承故障诊断软件是十分必要的.本文基于LabVIEW设计了滚动轴承的故障诊断界面,主要分为数据采集界面、时域界面、频域界面、智能诊断界面,能够实现对滚动轴承的离线诊断和在线诊断.