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针对传统旋转机械故障诊断算法在复杂多变的工况下,缺乏良好的自适应与泛化性的问题。提出了基于DenseNet的卷积核dropout(KD)智能故障诊断模型KD-DenseNet。将各类故障状态的原始振动信号进行重叠分段预处理,并将预处理得到的数据作为KD-DenseNet的输入进行训练,使用训练得到的模型对不同工况下的振动信号进行自适应特征提取与分类,并将dropout应用于卷积核中以提高模型对振动信号的处理速度及抗干扰性,最终得到故障类型判定结果。KD-DenseNet的应用避免了梯度弥散现象,提高了有效特征的提取效率,解决了传统特征提取方法中无法有效挖掘特征、无法自适应于任务进行调整等问题。 相似文献
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轴承的故障诊断是保证设备安全运行的重要手段。故障诊断的关键是振动信号解调的方法。自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)是一种自适应信号处理方法,在非线性非平稳信号中有较好的解调性能。本文提出一种基于峭度准则改进的CEEMDAN故障诊断算法。具体步骤如下:首先,采用基于峭度准则改进的CEEMDAN方法提取有用的模态分量信号;之后,将筛选出来的模态信号叠加并通过Teager能量算子得到输出的能量信号;最后,对信号进行包络谱分析提取故障特征频率,从而实现故障诊断。通过仿真和加工装备部件的试验验证,改进的方法在实际应用中具有一定的实用价值。 相似文献
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针对盾构主减速机齿轮故障特征难以提取的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和峭度准则的故障诊断方法。利用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO),以最小平均包络熵为适应度函数来确定VMD算法的模态分量个数K及惩罚因子α的最佳组合;将原始振动信号利用[K,α]参数组合通过VMD分解成若干本征模态(intrinsic mode function, IMF)分量,根据峭度准则筛选出最佳和次最佳IMF分量进行重构,降低噪声干扰;最后,提取重构信号的时域和熵理论特征,利用粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)和轻量级梯度提升机(LightGBM)进行故障识别分类。通过使用DDS试验台实测信号数据验证表明,该方法能够有效地提取齿轮故障特征,实现对齿轮故障类型的准确判定,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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