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针对传统智能诊断方法需要专家知识和复杂特征提取,而深度神经网络模型复杂度高、构建难度大,以及单源信号信息不完备等问题,提出了一种新颖的全矢数据融合增强深度森林的旋转设备故障诊断方法。该方法根据旋转设备振动信号的特点,选择全矢谱技术与深度森林多粒度扫描相结合,用于接收同源双通道信号输入,增强了数据的完备性,并通过改善深度森林级联层来减少深层特征消失和特征冗余。为了验证所提出方法的有效性,分别进行了滚动轴承与轴向柱塞泵两例故障诊断实验研究,结果表明,该方法在不同旋转设备上都有很好的诊断效果,并可以实现端到端故障诊断。此外,该方法在小训练数据集上的故障识别准确率也非常高。 相似文献
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提出一种基于RBF神经网络和D-S证据理论相结合的数据融合结构应用于轴承故障诊断.该融合诊断结构具有训练时间短,确诊率高等优点. 相似文献
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基于非线性混沌和相空间重构理论,将电能质量扰动信号序列重构到高维相空间,进行递归图(RP)分析。采用微分熵法对电能质量信号进行相空间重构,避免分别求取嵌入维数和延迟时间的不一致性;引入递归定量分析(RQA)进行扰动的定量分析,克服传统特征提取方法对过程平稳的严格要求。利用能够表征信号发散程度的RQA参数-确定率(DET)和分层率(LAM)组成电能扰动信号识别的特征向量,根据不同电能质量扰动信号各自的分布情况,来区分不同的电能质量扰动信号。通过对6种电能质量扰动信号进行实验分析,结果表明:该方法不仅能够很直观地识别电能质量扰动信号,还能利用RQA的特征量对信号进行具体的定量分析,为电能质量扰动分析提供了高效、直观的方法。 相似文献
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简要介绍我国第一台引进的俄供500MW超临界参数机组的工艺信号系统。该系统结构复杂、功能齐全、信号种类繁多,在国内大型机组中并不多见,因此具有一定的参考价值。除介绍了典型的УКТС柜的结构和功能以外,还介绍了相应的调试方法和调试规律,指出了调试中遇到的问题及对该系统的改进意见。 相似文献
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