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11.
基于ITD模糊熵和GG聚类的滚动轴承故障诊断   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种本征时间尺度分解模糊熵和GG模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,将滚动轴承的振动信号进行ITD分解,得到若干个固有旋转分量和一个趋势项。然后,将PR分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前3个含主要特征信息的PR分量,并将筛选的PR分量的模糊熵作为特征向量。最后,将特征向量输入到GG分类器中进行聚类识别。通过模糊熵、样本熵和近似熵对比,实验结果表明模糊熵能更好的表征故障信号的特征信息;通过GG聚类、GK 聚类和FCM聚类对比,实验结果表明GG聚类效果明显优于FCM、GK的聚类效果。因此,实验证明了基于ITD模糊熵和GG聚类的滚动轴承故障诊断方法的有效性和优越性。  相似文献   
12.
基于数学形态学和模糊聚类的旋转机械故障诊断   总被引:3,自引:2,他引:3  
提出了一种数学形态学与GG (Gath-Geva)模糊聚类相结合的旋转机械故障诊断方法,通过对滚动轴承信号的多尺度形态运算得到信号的形态谱,定量反映了信号在不同尺度下的形态变化特征.为进一步对滚动轴承信号进行故障识别,提取出基于形态学操作的分形维数和描述不同信号形态特征的指标即形态谱墒,并把这2个参数作为GG聚类的故障特征向量,进行聚类分析,同时对GG聚类与FCM(fuzzy center means)聚类和GK (Gustafaon-Kessel)聚类进行了比较.实验证明了基于数学形态学与GG聚类相结合的机械故障诊断方法的有效性,且证明了GG聚类更适合对不同形状、大小和密度的空间故障数据模糊聚类,聚类效果更好.  相似文献   
13.
本利用模态降阶法,求出次最佳控制,减少了计算机计算工作量,简化了控制装置,利于工程实现,并通过对动力系统两个实例进行计算,获得了与最佳控制极为接近的控制效果。  相似文献   
14.
采用数字场开关的"柜员制"闭路监控系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
金融部门实行"柜员制"的同时,也要安装闭路监控系统,以确保存取款的安全.目前这些部门安装的闭路监控系统,基本采取以下几种设计方案.一种是采用"一对一"监控模式,即一台摄像机对应一台录像机进行实时录像.这种方式安全可靠,信息量记录多,但设备多,所用录像带数量多,操作复杂,运转成本高,管理困难,目前只在小储蓄所使用;第二种模式是采用"4画面"或"9画面"进行记录的方式.这种方式是将几路摄像机的视频信号,通过"4画面"或"9画面"机记录在一盘录像带上.  相似文献   
15.
混沌理论微弱信号检测方法的可行性分析   总被引:13,自引:0,他引:13  
论述了混沌理论微弱信号检测方法的可行性,提出了利用混沌理论检测微弱正弦周期信号的仿真模型,采用了含有78个混沌振子的阵列来检测微弱正弦信号的幅值、频率、相位,从而达到高信噪比的测量.此方法是目前信噪比门限较低的时域信号处理方法,因而具有广泛的应用前景.  相似文献   
16.
提出一种改进的局部均值分解(LMD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的小电流接地故障选线新方法。针对LMD存在端点效应的缺陷,提出了一种最小平方距离相关的改进算法,对端点效应进行了有效的抑制;LS-SVM在SVM基础上,用二次损失函数代替不敏感损失函数,用等式约束代替不等式约束,降低了计算复杂度。与径向基神经网络(RBF)方法的分类效果对比,验证了LS-SVM在非线性模式识别方面的优势。实验表明该方法能够很好地选出故障线路,为小电流接地故障选线提供了一种有效的新方法。  相似文献   
17.
液压泵故障的小波变换诊断方法   总被引:20,自引:1,他引:20  
分析了小波变换的时 -频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波分解重构算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性。根据故障信号和噪声的局部奇异性在小波变换下的模极大值在不同尺度上的传播特性不同的特点 ,并利用小波分解重构算法 ,对泵壳振动加速度信号进行了分解、去噪和重构。大大改善了监测信号的信噪比 ,对故障特征信号进行了时域定位 ,提取了故障特征频率。  相似文献   
18.
1油箱外壳工艺性分析图1为QM125_6型摩托车油箱外壳。该外壳是摩托车的主要装饰件,为适应大批量生产,对其外观要求十分严格,在不用石膏打底的前提下,直接喷漆不允许有肉眼可见的凸凹不平的小痕迹产生,因此该产品对模具精度要求极高。其外形与其它产品的油箱...  相似文献   
19.
基于多变量气象因子的LMBP电力日负荷预测   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
提出基于主成分分析处理多天气因素的LMBP电力负荷预测模型。采用主成分分析技术对多气象因素进行降维处理,提取多天气因素特征量,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型。将得到的新气象特征量与历史负荷数据共同作为建模对象。采用基于L-M优化算法的BP神经网络(LMBP)进行预测分析,通过最速梯度下降法和牛顿法之间的自适应调整优化网络权值,有效提高网络的收敛速度和泛化能力。通过对美国南部某地区实际电力负荷系统进行预测分析表明该方法可以有效提高预测精度和预测效率。  相似文献   
20.
针对传统粒子群优化算法以准确率或误判率作为适应度函数耗时长和轴向柱塞泵故障机制较为复杂的问题,提出一种基于改进适应度函数的Lévy飞行量子粒子群优化(QPSO)多分类相关向量机(MRVM)的轴向柱塞泵概率性智能软状态判别方法。为了克服人为设定核参数不精确、效率低等缺点,采用基于Lévy飞行的QPSO搜索MRVM的最优核参数;为了缩短寻优时间,将样本间余弦相似度作为寻优算法的适应度函数,并利用UCI机器学习标准数据集进行仿真来验证改进后优化方法的有效性及优越性;采集柱塞泵不同故障状态的数据,提取时频域和时域特征,输入到优化后的MRVM中,进行训练及测试。实验结果表明:所提方法可以有效提高故障诊断的准确率及诊断效率,同时能够实现软分类,即以概率形式输出诊断结果,能够为设备检修及维护提供可靠且符合实际的故障信息。  相似文献   
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