基于神经网络和证据理论的液压系统故障诊断

针对液压系统故障多样性和复杂性等特点,基于信息融合原理,提出了一种基于神经网络和D-S(Dempster-Shafer)证据理论相结合的液压系统故障诊断方法。该方法通过构建多子神经网络分类模块进行局部诊断,利用各子神经网络的输出值作为证据理论中的基本可信度,经过证据理论的再次融合得出最终的诊断结果。实例表明,该方法通过简化神经网络结构,提高了局部诊断网络的诊断能力,通过对多源多特征参数的融合,充分利用各传感器的冗余和互补的故障信息,与单一故障特征的诊断相比,显著提高了故障诊断的准确率,降低了决策的不确定性。     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态，实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断，将数据融合技术与神经网络相结合，建立电机故障诊断系统。在数据融合级上，将故障特征量进行分类处理，然后采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断，获得彼此独立的证据，再运用D-S（Dempser Shafer）证据理论融合算法对各证据进行融合，最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明，该诊断系统提高了电机故障诊断的精度，并能满足诊断的实时性要求。     

基于证据熵多源组合规则的风力发电机组故障诊断方法

针对证据理论在风力发电机故障融合诊断中存在的高冲突问题,提出一种基于证据熵的多源融合组合规则.由风力发电机历史故障特征数据模糊化获取原始证据,根据多类传感器实时数据重要性的不同,采用信息熵原理得到各证据的重要性参数即权重,对加权修改后的证据进行Dempster融合得到最终结果,最后基于决策准则作出故障诊断.风力发电机故障诊断实例表明,本方法在一定程度上降低了证据之间的冲突性,提高了故障诊断的准确率.     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后,采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DempserShafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终,实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明:该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

基于DHNN的风电机组齿轮箱故障诊断

运用具有联想记忆功能的离散Hopfield神经网络(DHNN)对风电机组齿轮箱的故障进行诊断,选用时域和频域的5个故障特征指标作为评价因子,利用MATLAB工具箱建立一个可以对风电机组齿轮箱的3种故障进行诊断的DHNN模型,并将该模型用于北方某风电场的实测数据的故障诊断,验证模型的泛化能力.仿真结果表明,DHNN的诊断结果准确率高、收敛速度快,具有很好的实用性.     

多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法

针对齿轮故障诊断中单一传感器采集信息不完全、容错性不佳及一种神经网络模型具有局限性,传统信号处理技术提取特征困难等问题,提出了多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法,构建了基于CNN(Convolutional Neural Networks)和改进SDAE(Stacked Denoising Autoencoders)的混合网络模型,根据改进的D-S证据理论实现决策级融合诊断。以时频信号作为CNN的输入,以频域信号作为SDAE的输入,采用Adam优化算法和dropout、批量归一化技术训练该混合模型。实验结果表明,利用该融合方法对齿轮进行故障诊断相比单个的网络模型CNN和SDAE诊断正确率有所提高,为齿轮故障智能诊断分类提供了新路径。     

基于小波降噪和BP神经网络的风力发电机组齿轮箱故障诊断研究

针对风电机组齿轮箱故障频发这一现象,为改善设备性能,提高其利用率,采用基于小波降噪和BP神经网络相融合进行风电机组齿轮箱故障诊断与研究的方案.首先利用小波对采样数据降噪,然后输入小波神经网络中进行诊断,以准确地识别齿轮箱中常见的故障,结果表明该方案具有可行性.并结合风电场应用实例,证明了方案的可行性,为提高风力发电机组齿轮箱的稳定性提供了一种有效方法.     

基于信息融合的风电机组老化评估研究

针对老化导致的风电机性能退化问题提出了一种基于信息融合的风电机组整体老化评估方法。选取SCADA数据中的输出功率、机舱振动、主轴承温度、发电机后轴承温度、齿轮箱转速和机舱温度作为老化评估标准,通过神经网络求取各评估标准的权重,将评估标准的信息进行融合,建立整体老化评估模型,并验证其可靠性。研究表明,利用信息融合的方法建立风电机组的老化评估模型简单有效,可靠性高,为后续风电机组老化程度的研究提供了新的思路。     

基于联合特征的风电机组故障检测

为了提高风电机组的运行可靠性,有必要对风电机组的故障信号进行实时采集并分析.在风电机组的故障检测诊断技术中,有语音信号诊断技术、振动信号诊断技术、电量参数诊断技术,振动信号诊断技术相对于其它诊断技术能更好地反映风电机组的实际工况.提出一种基于小波分析的联合特征提取方法,结合BP神经网络对风电机组的故障进行分析和诊断.以风电机组齿轮箱故障诊断为例,通过频谱分析和模式识别,发现基于联合特征的分析相对于单特征提取在一定程度上提高了诊断精度.     

基于信息融合技术的大型水轮发电机故障诊断

为了能够从多方面反映水轮发电机组系统状态,实现对水轮发电机组故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术应用于水轮发电机组故障诊断系统。根据故障特征量将故障进行分类处理,采用多个并联的BP子神经网络进行水轮发电机组故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对水轮发电机组故障的准确诊断。诊断测试实验证明:采用该诊断系统可有效地提高诊断可信度,减少诊断的不确定性。     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法。一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋值,另一方面通过D-S证据理论对GA-BP网络的输出进行融合。将此方法应用于高压电器设备故障诊断,仿真结果表明,该方法能克服传统BP网络易陷入局部最优问题,同时具有更好的识别结果。     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法.一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋...     

D-S证据理论在多传感器故障诊断中的改进及应用

为了解决在多传感器信息融合处理故障诊断过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖的问题,介绍了传统D-S证据理论的基本构架,分析了其在处理含有高冲突的证据融合过程中将高信任度分配给小可能故障源的不足,提出了一种新的基于模糊成员函数和证据平均距离的证据调整方法,该模糊成员函数充分考虑了专家知识对基本概率分配函...     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

信息融合技术在机械故障诊断中的应用

针对目前机械故障诊断过程中存在的不足，考虑信息融合技术在机器故障诊断中的应用，以有效进行机器故障诊断．对目前应用的基于神经网络、贝叶斯理论和D-S理论的信息融合方法作了比较详细的论述．并以例子说明了信息融合技术在机器故障诊断分析中的有效性．     

基于信息融合的高压电气设备温变故障诊断方法研究

针对高压电气设备的高电压、封闭性和监测环境恶劣等特点,采用拉曼光纤传感器对其进行温度监测。根据故障特征量将故障进行分类处理,并利用多个并联的RBF神经网络进行高压电气设备故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S证据理论融合算法对各个证据进行融合,最终实现对高压电气设备故障的准确诊断。通过实验证明:采用该诊断系统可有效提高诊断的可信度,减少诊断的不确定性。     

基于多方法结合应用的齿轮箱故障特征提取研究

基于振动信号分析的齿轮箱故障诊断的关键是实现对信号中故障特征的提取.由于在工程实际中采集到的齿轮箱振动信号含有较强的噪声干扰,所以单一的信号分析方法难以实现对故障特征的提取.因此将两种或两种以上方法相结合应用于齿轮箱振动信号的处理成为当前的研究趋势.为研究将不同方法相结合应用于齿轮箱故障信号特征提取的优势,对大量文献的研究成果进行了归纳整理.综合分析发现:将多种方法结合应用于齿轮箱振动信号特征提取,可有效避免单一方法的局限性,充分发挥不同方法的优势.总结了在齿轮箱故障诊断领域中分别以频谱分析为基础和以非线性理论为基础的将不同信号处理方法结合应用于齿轮箱故障特征提取的现状,最后针对多种方法结合应用于齿轮箱故障诊断的发展趋势提出了建议.