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针对目前风电机组齿轮箱故障率很高,特别是对兆瓦级风电机组齿轮箱早期齿轮故障缺乏有效诊断经验的现状,提出EMD分解和支持向量机技术方法相结合的故障诊断方法,以行星齿轮箱为试验平台,充分利用两种方法的各自优势,对风电机组齿轮箱的齿轮早期故障诊断进行研究。 相似文献
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金属激光熔化沉积质量与熔池状态具有密切的关联,根据熔池视觉特征对加工中的熔池状态进行识别,进而实现沉积质量的在线预测对金属激光熔化沉积技术具有重要意义。为构建上述映射关系,本文提出了一种基于金字塔池化卷积神经网络的金属激光熔化沉积熔池状态识别方法。针对所采集的熔池同轴图像,建立用于训练和测试的数据集;构建了金字塔池化卷积神经网络(Pyramid pooling convolutional neural networks,PPCNN),并进行网络关键参数的研究。结果表明:第一层卷积核尺寸为5×5,卷积层和金字塔池化模块含有64+8×3个卷积核使网络在识别准确率上达到最佳。所提方法取得了最高96.80%的识别准确率。 相似文献
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针对旋转机械中滚动轴承早期信噪比较低的故障特征提取困难问题,提出了一种基于能量的变分模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)模态数k优化选取方法,用以提取滚动轴承早期故障特征,同时避免了信号分解过分或不足。首先,对振动信号进行VMD预分解,分别在不同k值条件下计算分量信号能量与原始信号总能量;其次,根据基于能量的模态数k选取准则,确定最佳模态数值对信号进行VMD分解;最后,通过峭度准则选择分量进行信号重构,对其进行包络分析,提取故障特征频率。将该方法运用到实际故障信号中,有效提取出滚动轴承内圈微弱故障特征,实现了早期故障特征判别,具有一定的应用价值和实际意义。 相似文献
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分析了传统JSP技术中存在的问题,介绍了Apache组织的JSTL技术在Web应用中的优势,对JSTL的配置、标签库的结构与功能进行了阐述,并给出了Web开发中常见标签库的应用实例。 相似文献
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对偶树复小波流形域降噪方法及其在故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
滚动轴承工作环境比较复杂,现场测得的振动信号往往含有大量噪声且滚动轴承早期故障特征比较微弱容易被噪声所淹没,如何有效降低滚动轴承故障信号中的噪声准确提取故障特征是一个难题。将流形理论与对偶树复小波(Dual-tree complex wavelet transform, DTCWT)方法结合,提出一种对偶树复小波流形域降噪方法。将轴承振动信号进行对偶树复小波分解构造高维信号空间,然后利用最大方差展开流形算法(Maximum variance unfolding, MVU)提取高维信号空间中的真实信号子空间,去除噪声子空间,充分利用了MVU的非线性特征提取能力以及DTCWT的完全重构特征和平移不变性。运用仿真数据和滚动轴承工程信号对降噪方法进行检验,结果表明DTCWT_MVU可以有效消除轴承信号中的噪声成分,保持信号特征波形,提高信噪比,具有较强的工程使用价值和通用性。 相似文献
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若信号的信噪比较小,经验模式分解不能正确分解出基本模式分量,分量中含有伪分量。根据此种情况,提出一种核主分量分析与经验模式分解相结合的方法。该方法首先建立信号相空间,利用核主分量分析方法提取相空间的核主分量,然后利用投影逆过程将得到的核主分量逆向投影回原相空间,从而重建信号相空间。最后对重建的相空间所对应的信号作经验模式分解。此方法可以有效消除噪声和冗余对经验模式分解的影响,提高经验模式分解的适应能力保证分解的有效性,确保其能够分解出正确的基本模式分量。通过工程实例进一步验证了该方法的可行性。 相似文献
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提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号中不可避免的存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐Markov树模型能有效刻画小波系数间的相关性和非高斯性,两种优势的结合可以获得比常规软、硬阈值小波降噪法和小波域隐Markov树模型降噪法更好的降噪效果。它不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除异常冲击干扰,仿真信号验证了这一点。对于实际滚动轴承信号,使用该方法同样可以获得满意的结果 相似文献
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针对强背景噪声环境下微弱故障冲击信号特征提取困难等问题,对单稳态随机共振系统和衡量指标等方面进行了研究,对低速回转支承的故障诊断策略进行了分析,提出了一种基于单稳态随机共振的冲击信号自适应检测方法。考虑到系统参数的关联性,利用灰狼优化算法(GWO)对系统的多个参数进行了优化,实现了系统参数间的同步优化过程;并以加权负熵指标作为GWO的适应度函数,对仿真冲击信号和低速回转支承振动信号进行了状态监测与故障分析。研究结果表明:该系统方法简单易行、收敛速度快、参数优化效果理想,能够在强背景噪声环境下,有效地利用噪声能量来增强微弱故障信号,凸显仿真冲击信号的特性;能准确地诊断出低速回转支承故障模式,在工程实际中具有良好的工程应用前景。 相似文献