基于IGA-BP神经网络滚动轴承故障的诊断

为提高滚动轴承故障模式识别技术的研究,基于IGA-BP神经网络的故障诊断原理,运用IGA对BP神经网络的权值与阈值进行调整和优化,利用小波包分解获得轴承振动信号的特征向量,进行了滚动轴承故障的诊断实验研究,对故障模式进行识别。结果表明,IGA-BP神经网络方法具有很强的故障识别能力,说明利用IGA-BP神经网络方法进行轴承故障诊断是可行的。     

基于粒子群蛙跳算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断方法存在的局限性及缺陷,在利用小波分析提取滚动轴承故障信号特征向量基础上,提出基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法采用粒子群 蛙跳算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法和样本数据训练BP神经网络,实现滚动轴承运行正常和4种不同故障状态的诊断。实验验证结果表明,基于粒子群 蛙跳算法的BP神经网络方法诊断误差最大值仅为005,为未优化的神经网络诊断误差的1/16;与其他算法相比,基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络方法的训练时间、训练误差和诊断精度各项指标均为最优,可实现滚动轴承故障的快速、准确、有效诊断。     

一种基于压缩感知和小波信息熵的滚动轴承特征提取方法

为降低滚动轴承在线监测和故障诊断过程中振动信号采集、传输、存储和处理负担,基于压缩感知理论和小波包分析技术,提出一种基于压缩感知和小波信息熵的滚动轴承特征提取方法,用于滚动轴承故障诊断。应用部分哈达玛矩阵采集振动信号实现压缩,通过小波包分解提取滚动轴承状态特征,计算其小波信息熵作为故障诊断特征。在标准数据集上进行振动信号特征提取,并采用四种分类方法完成故障诊断实验,结果表明本文特征提取方法能够在较高的数据压缩率条件下,保持较高的故障诊断精度,适用于滚动轴承在线监测和故障诊断。     

一种新型的旋转机械滚动轴承故障诊断方法

本文基于对滚动轴承的故障特点进行分析,利用小波包变换具有任意时频局域化特性和模糊数学能够处理各种边界不明的模糊集合的数学特性,设计了基于小波包—模糊模式识别的滚动轴承故障诊断新方法,仿真实验验证了该方法对滚动轴承故障诊断效果显著,具有较高工程应用价值。     

基于信息融合的集成小波神经网络故障诊断

以非线性Morlet小波基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立了集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络,并给出了具体的算法·基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的集成小波神经网络故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果进行决策融合·给出了系统的实现策略和子网络的组建原则·从诊断实例中可以看出,此诊断系统充分利用了各种特征信息,可以有效提高确诊率·     

基于小波变换的滚动轴承故障诊断

论述了小波变换在目前滚动轴承故障诊断中的重要性和实用性,介绍了小波变换的定义、特点及故障诊断的基本步骤,并通过实例说明了基于小波变换的滚动轴承故障诊断方法是准确可靠的。     

采用小波包ASGSO-RBF的采煤机滚动轴承故障诊断

针对采煤机滚动轴承常见的突发问题诊断准确性不高和速度慢,以小波包和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取各个节点特征能量谱与自适应步长萤火虫算法优化的RBF神经网络进行分类辨识的采煤机滚动轴承故障诊断方法.对振动传感器输出的信号进行小波包分解,运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法对小波包分解进行裁剪,获取最优的特征能量谱,经处理后作为特征向量训练ASGSO-RBF神经网络,建立诊断模型.实验结果表明:所建模型的故障辨识正确率达到95.8%以上,相较于其他算法模型具有更低的误报率和漏报率,诊断精度及诊断效率更高.     

基于小波分析和Kohonen神经网络的滚动轴承故障分析

为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动信号进行采集和处理的基础上,提出了小波变换与Kohonen神经网络(SOM)相结合的滚动轴承故障诊断新方法.运用该方法在滚动轴承实验台上进行实验,用小波分析提取振动信号的特征值后,应用SOM网络对数据进行分类得到各种故障类型的标准样本,通过故障样本与标准样本...     

基于小波包熵和聚类分析的滚动轴承故障诊断方法

为了提高滚动轴承震动信号故障诊断的准确性,该文提出了一种基于小波包熵和聚类分析的集合型故障诊断方法。用小波包对滚动轴承振动信号进行三层分解,并提取其能量特征。以振动信号的能量分布作为概率分布进行信息熵运算,提取振动信号特征。为了检测是否有故障发生,结合减法聚类的思想,提出采用密度指标最高原则优化初始聚类中心的K均值聚类算法进行聚类。为了检验所提方法的有效性,采用不同故障直径的滚动轴承数据进行实验。实验结果表明,新的聚类方法克服了传统K均值聚类对初始聚类中心敏感的缺陷,其结果可以作为滚动轴承早期故障诊断的依据。     

小波减噪和双谱分析在轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波减噪技术和双谱分析的滚动轴承故障诊断的方法。利用小波变换及其减噪技术对滚动轴承早期微弱故障振动信号的特征频率进行提取，采用双谱估计可绘出滚动轴承故障信号的特征图谱。实验表明，小波减噪和双谱分析方法可以敏感地监测滚动轴承工作状态，并且利用特征图谱可以有效地识别滚动轴承不同的故障特征。     

基于小波包和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法

提出了一种基于小波包分析(WPA)和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法.针对异步电机转子断条故障时定子电流出现的边频分量进行小波包分析,提取动态条件下各频带能量作为故障特征向量,削弱了负载变化及噪声对诊断准确性的影响.采用Elman神经网络对故障进行识别,并对Elman网络进行改进,在关联层增加了自反馈增益因子,提高了网络性能.以频带能量作为Elman神经网络识别故障的特征向量,建立从特征向量到电机转子断条故障之间的映射.试验结果表明:基于小波包分析提取的故障特征明显,由WPA和Elman神经网络构成的诊断系统,能有效地识别出转子断条故障,故障诊断准确率高.     

基于小波包的开关电流电路故障诊断

为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性.     

基于小波包和RBF神经网络的压电加速度传感器故障诊断

根据压电加速度传感器故障的特点,提出运用小波包变换和RBF神经网络的故障诊断方法。首先运用小波包分解和重构原理将传感器输出信号分解到不同频段中,提取每个频段的能量作为状态监测的特征向量,作为RBF网络的输入,然后利用最佳的RBF神经网络进行压电传感器故障分类。实验结果表明该方法具有良好的非线性跟踪能力,较高的诊断准确率。     

一种基于油中溶解气体分析的变压器绝缘故障诊断新方法

将小波神经网络优良的分类诊断能力和最小二乘加权融合方法相结合,采用油气分析实现电力变压器的故障诊断.用非线性Morlet小波基作为神经网络激励函数,形成神经元,结合双方的优点,建立了紧致型小波神经网络.采用6个同一小波,其隐层单元数目、学习率等相关训练参数不同的单个子网络,对相同变压器故障信号样本进行训练,用最小二乘加权融合法对各个子网络的输出结果进行决策信息融合,通过对融合结果的分析,得到变压器故障的识别结果.测试结果表明,系统具有较好的分类诊断能力和可靠性.     

基于HAAR小波和BP神经网络的非线性电路故障诊断

提出了一种基于HAAR小波和BP神经的非线性电路故障诊断方法，该方法采用小波分解作为非线性电路故障信号的预处理器能大大减少神经网络的输入及训练和处理时间.介绍了一种改进的采用动量因子防止局部收敛的BPNN方法后，阐述基于HAAR小波分解提取故障信号中的故障特征的原理.     

基于小波的神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用研究(英文)

研究基于小波分析的神经网络故障诊断方法根据齿轮驱动装置在工作时通常可能出现的故障类型,人为地在该装置上制造了类似的故障供诊断．并对实验结果进行了分析和讨论．实验表明,利用小波进行诊断信号的预处理,并将其形成向量供给神经网络进行故障诊断具有较好的效果．     

改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断

为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,本文对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单,预测精度高,收敛速度快,但是网络参数不好选择,易陷入局部最优。本文结合混沌算法、粒子群算法、可变步长的思想来改进萤火虫算法,用于优化小波神经网络的参数,再将处理后的数据带入神经网络中进行训练与诊断。实验结果表明,该算法与BP神经网络、支持向量机、小波神经网络、遗传算法改进的小波神经网络和粒子群算法改进的小波神经网络相比诊断正确率均有所提高。     

小波包能谱熵与神经网络在断路器故障诊断中的应用

提出了一种以振动信号小波包能谱熵为特征量的断路器故障神经网络诊断方法。利用小波包分解原理将高压断路器振动信号分解到不同频段中,计算各频段的能谱熵值,以此构造小波包能谱熵向量作为神经网络的输入向量,并利用遗传算法对网络的连接权值进行了优化。引入置信度的概念,对改进神经网络输出的故障模式识别结果进行评价。通过试验分析结果表明了该方法的有效性,改进后的神经网络具有新故障模式的识别功能。     

基于DSP的交流电机故障诊断

交流异步电机是广泛使用的能量转换装置.对鼠笼异步电动机的常见故障进行分析及诊断,提高电机故障的监测诊断水平,具有重大实用价值.本文应用小波包-神经网络算法实现了基于DSP的交流电机故障诊断.利用小波包分解算法提取出电机故障特征向量,并针对轴承和偏心故障特征,提出对数故障特征向量的算法.将故障特征输入基于任务分解的神经网络,实现基于DSP的电机定子、偏心以及轴承故障诊断.