共查询到20条相似文献,搜索用时 578 毫秒
1.
2.
将人工免疫算法用于盲源分离算法,阐述了盲源分离过程,提出了免疫优化盲源分离算法(AIS-ICA算法),针对4组特定信号的混合与分离进行了仿真试验。仿真试验结果表明,该算法具有收敛速度快、分离精度高和稳定性好等优点。将该算法用于齿轮箱振动信号的盲源分离及其故障诊断,增强了振动信号所携带的故障信息,结果表明该算法用于齿轮箱振动信号分离可增强故障信息,降低齿轮箱故障诊断难度。 相似文献
3.
提出了EMD和SOM神经网络相结合的燃气发动机故障诊断方法。将燃气发动机振动信号进行EMD分解,提取前几个IMF分量的能量构成故障诊断的特征向量,输入SOM网络进行聚类,再将测试样本输入训练好的网络模型进行故障识别,网络输出结果采用U矩阵图法进行显示。对燃气发动机正常、气门间隙大、排气阀漏气3种状态的信号分析结果表明,该方法可以有效地提取非平稳信号的故障特征,网络模型结构简单,对大数据量样本的聚类与识别准确率高,输出结果清晰、直观、可视性强,该方法为燃气发动机故障诊断提供了新的途径。 相似文献
4.
袁群星 《现代制造技术与装备》2019,(2)
在前人对振动与噪声信号诊断故障基础上,对正常状态下变速箱运行情况、噪声故障以及振动信号进行数据分析,通过几何误差分析以及典型故障系统振动、噪声信号峰与图像特征,对相关识别技术进行数据参数提取,分析振动和噪声故障诊断方法。 相似文献
5.
针对径向柱塞式液压马达故障数据源较少、故障特征与振动信号之间对应关系不明等问题,运用某企业柱塞式液压马达扭矩测试平台收集其故障振动信号,对比径向柱塞式液压马达不同故障类型之间的振动数据特点,分析故障特征与振动信号之间的对应关系,丰富径向柱塞式液压马达故障诊断数据集,并提出基于深度卷积神经网络的径向柱塞式液压马达智能故障诊断方法。径向柱塞式液压马达故障实验结果表明:相比于正常振动信号而言,滚子和定子裂纹及磨损故障振动信号烈度较大,时域统计指标变化较明显,且频谱中有清晰的故障特征及其倍频成分;提出的智能故障诊断方法可以高效识别径向柱塞式液压马达9种健康状态,诊断精度高达99.85%,为径向柱塞式液压马达出厂前测试的智能诊断奠定了数据和理论基础。 相似文献
6.
7.
8.
基于DASP虚拟仪器测试平台,依托机械振动理论和设备故障诊断技术,结合海水柱塞马达振动信号采集及分析处理手段,搭建了海水柱塞马达的故障诊断实验系统。通过对海水柱塞马达在正常和故障两种状态下振动信号的时域分析与频谱分析,得到了海水柱塞马达配流盘“气蚀”损坏典型故障的识别特征,从而对柱塞泵/马达的故障机理和故障诊断有了更深入的了解。将基于DASP的测试技术应用于海水柱塞马达的振动测试,不仅能够获得海水柱塞马达振动的实时测试信号和振动特性图谱,还可获得振动机理分析所需的更高的测试精度和效率,在工程实践中具有较好的推广价值。 相似文献
9.
提出了将独立分量分析(ICA)与相关向量机(RVM)两者结合进行滚动轴承故障诊断的方法。在设计的系统平台上,首先对轴承振动测试信号进行预处理,以使其能较好地满足ICA的前提条件,再应用独立分量快速算法(Fast ICA)分离轴承状态信号并提取特征向量,然后,应用相关向量机做为故障分类器实现轴承故障状态识别。对6206普通球轴承在正常状态和内圈、外圈、滚动体故障状态所进行的故障诊断实验表明,该方法能够准确、有效地对滚动轴承故障进行识别。 相似文献
10.
针对轴承故障振动信号的非线性、非平稳特点及振动信号的强噪声背景,提出一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和灰色相似关联度的轴承故障诊断方法。首先对信号进行局部均值分解,得到若干个PF(Product function,简称PF)分量,再选取包含主要故障信息的PF分量进一步分析,并提取特征向量,然后通过计算标准故障模式与待识别样本的灰色相似关联度对轴承故障类型进行判断。利用该方法对试验轴承故障振动信号进行了分析,结果表明,基于LMD和灰色相似关联度方法能够有效地识别轴承运行状态,实现对轴承的故障诊断。 相似文献
11.
针对北京燕山石化炼油厂某烟气轮机进行旋转机械远程故障诊断的研究,设计并开发了远程故障诊断系统原型.首先通过转子实验台模拟烟机的振动信号,以LabVIEW为平台对转子振动信号进行获取和分析;然后利用BP神经网络的方法对其进行故障诊断;最后通过B/S结构网络体系的构建,完成整个远程故障诊断原型系统的开发. 相似文献
12.
提出了一种基于振动可视化技术的机械系统故障诊断方法。通过振动可视化技术补充和完善常规监测手段所得到的振动信息,同步反映设备关键测点在时间和频率上的变化,以此作为系统故障诊断的依据。首先,以功能简单的运动部件为对象研究可视化技术应用的可行性;其次,以多通道振动信号分析结果作为输入量,将其应用于机械系统故障诊断。应用结果表明,基于振动可视化技术的机械系统级故障诊断方法能够有效地简化复杂机械系统故障源的确定过程,同时完成故障模式的准确匹配。 相似文献
13.
针对风电机组传动链系统振动信号非高斯、非平稳性的特点,提出了一种基于混合时频分析的风电机组故障诊断方法。该方法首先采用参数优化Morlet小波消噪方法对原始振动信号进行分析,滤除强大的背景噪声干扰;进而通过自项窗方法抑制时频面的干扰项,增强信号特征成分,提取故障特征以实现故障诊断。在Morlet小波参数优化过程中,采用交叉验证法优化波形参数及连续小波变换的尺度参数;在自项窗的设计过程中,采用基于平滑伪魏格纳分布的函数进行设计,并通过两次阈值处理以减少运算量、提高运算效率。通过对风电机组监测振动数据分析,证明了该方法可以有效地实现背景噪声的消除和故障诊断。 相似文献
14.
目前振动信号的分析主要是针对特定测点在某一瞬间采集的一段振动波形,提取其中的特征量来进行诊断故障,这种基于状态信息的诊断方法对故障类型的辨别能力有限。基于多个振动波形状态的过程信息,提出和定义了两种基于过程信息融合的信息火用指标,用于反映同一个过程中不同状态间的过程变化规律以及不同过程中对应状态间的过程变化规律。在此基础上,提出了一种基于频域时空特征谱的旋转机械信息火用故障诊断方法,并通过该方法对试验台获取的振动故障信号进行分析。计算结果表明,该方法是一种有效的故障诊断方法。 相似文献
15.
针对内燃机故障诊断中振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于内燃机振动谱图纹理特征提取的故障诊断方法。首先,为了清晰地刻画内燃机振动信号时频联合分布中的非平稳时变分量,将变分模态分解(VMD)与Rihaczek复能量密度分布方法有效结合,得到了时频聚集性好、无交叉项干扰的内燃机振动谱图像;针对VMD分解过程中的参数选取问题,提出将功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性。为了实现对内燃机振动谱图像的自动识别及故障诊断,提出了改进的局部二值模式(ILBP)方法,用来对振动谱图中蕴含的纹理信息进行分析,提取低维特征参量并采用最近邻分类器对内燃机不同工况的振动谱图像进行模式识别。将该方法应用于内燃机故障诊断实例中,结果表明该方法能有效提取内燃机振动信号中的微弱故障特征,实现内燃机故障的自动诊断。 相似文献
16.
17.
18.
Intelligent Fault Diagnosis of Rotary Machinery Based on Unsupervised Multiscale Representation Learning 总被引:1,自引:0,他引:1
The performance of traditional vibration based fault diagnosis methods greatly depends on those handcrafted features extracted using signal processing algorithms, which require significant amounts of domain knowledge and human labor, and do not generalize well to new diagnosis domains. Recently, unsupervised representation learning provides an alternative promising solution to feature extraction in traditional fault diagnosis due to its superior learning ability from unlabeled data. Given that vibration signals usually contain multiple temporal structures, this paper proposes a multiscale representation learning (MSRL) framework to learn useful features directly from raw vibration signals, with the aim to capture rich and complementary fault pattern information at different scales. In our proposed approach, a coarse-grained procedure is first employed to obtain multiple scale signals from an original vibration signal. Then, sparse filtering, a newly developed unsupervised learning algorithm, is applied to automatically learn useful features from each scale signal, respectively, and then the learned features at each scale to be concatenated one by one to obtain multiscale representations. Finally, the multiscale representations are fed into a supervised classifier to achieve diagnosis results. Our proposed approach is evaluated using two different case studies: motor bearing and wind turbine gearbox fault diagnosis. Experimental results show that the proposed MSRL approach can take full advantages of the availability of unlabeled data to learn discriminative features and achieved better performance with higher accuracy and stability compared to the traditional approaches. 相似文献
19.
提出了一种基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换时频分析方法,并将该方法用于行星齿轮箱的故障诊断。该时频分析方法通过使用快速路径优化获得瞬时频率变化规律,在短时傅里叶变换过程中自适应的改变时窗长度,从而获得更恰当的时频分辨率。针对行星齿轮箱运行状态不稳定的特点,通过使用笔者提出的时频分析方法可以有效地提取出行星齿轮箱的转速信息,利用参考转速对故障信号角度域重采样和阶次分析,从而实现变转速情况下的行星齿轮箱故障诊断。仿真分析表明,与传统短时傅里叶变换相比基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换得到的时频分布能量更加集中;试验分析证明了基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换方法在行星齿轮箱故障诊断中的有效性。 相似文献
20.
信噪比低和源信息的缺失是造成早期微弱故障难以准确判定的主要因素,针对以此问题,提出一种双矢时域变换(dual vector time-time domain transform,简称DVTD)的方法,用于完备和凸显齿轮早期微弱故障特征。方法借用全矢原理实现相互垂直的双通道振动信号的融合,保证双矢信号源信息的完整。在此基础上,结合双时域变换理论,提取二维时间序列的主对角元素用以构建完整的、故障特征增强的时域振动信号。以风电机组齿轮箱为实验对象,提取表征信号波动强度的小尺度指数作为状态特征,验证了双矢时域变换的微弱故障特征增强特性及其在齿轮早期微弱故障识别中应用的有效性。 相似文献