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EMD遗传神经网络方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对BP(back propagation)神经网络搜索速度慢、容易陷入局部最小的缺陷,提出了经验模态分解(EMD)遗传神经网络方法,首先用对带噪的信号进行分解,得到信号的各阶本征模函数分量,每个本征模函数分量对应着一个能量不同的频段,即一种故障特征,将各频段能量的特征向量作为优化神经网络的输入样本;其次用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化.利用EMD遗传神经网络方法对滚动轴承多类故障信号进行分析,可提高故障识别能力. 相似文献
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针对多传感器信息在故障诊断中可能存在伪证据,造成证据间剧烈冲突使经典证据理论合成规则失效的问题,利用Dempster-Shafer合成规则中一致证据的聚焦性,提出一种新的伪证据识别方法,构造出新证据取代原来的伪证据进行证据合成,削弱了伪证据的不良影响。在构建的基于多传感器信息融合的故障诊断识别框架中,运用改进的证据合成方法对发动机的故障进行诊断,将此诊断结论与其他证据理论的诊断结论进行了比较。结果表明,该方法可有效提高机械故障诊断的准确率,验证了此方法的可靠性和优越性。 相似文献
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为有效识别轴承故障特征,以轴承内圈故障的信号为例,采用在非平稳信号消噪和以频带能量分布作为故障特征方面有着广泛应用的小波包进行Mat-lab仿真,获得小波包降噪后的信号和作为内圈故障特征的频带能量分布。通过分析频带能量,其结果与实际故障相一致,得出小波包在轴承故障特征提取方面有着一定的优越性。 相似文献
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本文讨论如何使作为位置执行元件的数字电机的周期最小。这包含两方面的意思,一是利用微型计算机作为可编程序控制器来控制电机的加速能力;二是支援子程序的发展,这涉及到所要求的位置和电机的局限性之间的相互影响。 相似文献