基于LMBP算法的液压油缸内泄漏故障诊断方法

针对液压油缸内泄漏故障诊断中提取时域参数过多以及各参数间相互交叉等问题,提出一种基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和改进的Levenberg—Marguard（LM）神经网络的诊断方法．首先采用Lu分解法对LM算法中逆矩阵的求解进行优化,以加快网络的收敛速度,然后提取压力信号的8个时域参数作为原始特征,采用PCA法对其进行降维和去相关,提取前2个主成分作为最终特征,输入到改进的LM网络中进行故障模式识别,并将诊断结果与LM算法和GA—BP算法进行仿真对比研究．研究结果表明：基于LMBP算法的故障诊断方法在减少识别误差和提高诊断速度等方面取得显著改善,是一种行之有效的液压油缸内泄漏故障诊断方法．     

基于PCA的扬声器响应信号特征提取及识别

研究了利用从扬声器响应信号中提取特征进行扬声器故障识别的方法.首先通过小波包分解及重构得到扬声器响应信号的初始特征;然后利用主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)的方法对初始特征进行降维处理,并得到最终特征;设计神经网络分类器,并将得到的最终特征输入分类器进行识别.实验表明,该特征提取方法在满足扬声器故障检测识别率的同时,降低了特征提取过程中的计算量,为扬声器故障诊断提供了一种实用方法.     

基于动态惯性权重粒子群算法的齿轮箱故障诊断研究

针对工程上齿轮箱实时监测和故障诊断的需要,对JZQ250型齿轮箱展开研究,提出了基于动态惯性权重PSO算法训练BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法。通过时域参数分析提取监测特征值作为齿轮箱的状态监测值,将故障特征向量作为神经网络的输入向量进行故障诊断,并与BP算法的诊断结果进行了比较。实验结果表明,动态惯性权重PSO算法具有收敛速度快,经过神经网络学习训练后能较好地收敛于最优解;该算法用于齿轮箱故障诊断效果理想,能够准确进行齿轮箱故障定位,在故障诊断领域里具有广泛的应用前景。     

基于时频特征和PCA-KELM的液压系统故障诊断

为了解决液压系统泄漏、堵塞和气穴等多类型故障下特征提取和模式识别困难的问题,提出基于时频特征和PCA-KELM的液压故障智能诊断新方法。首先利用统计分析和总体平均经验模态分解方法,构造高维混合域初始特征向量,从不同特征指标、不同分析角度对不同种类液压故障进行表征和刻画;然后通过主成分分析对多维初始特征向量进行降维和特征二次提取,将高维相关变量转化为低维独立的主特征向量;最后利用PCA主元构造的主特征向量输入核极限学习机网络中,实现故障类型的识别。实验结果表明,混合域初始特征向量能全面准确地描述故障特征,PCA提取的主特征向量摒弃了冗余信息且简化了分类器结构,KELM网络诊断速度快、分类准确率高。     

基于PCA与神经网络的雷达故障组合诊断方法

针对目前单一诊断方法的缺陷,提出了一种基于主元分析方法(PCA)和神经网络的组合故障诊断方法.利用多PCA来监测雷达状态,在雷达状态异常时再通过分析变量贡献率来确定故障部位,最终采用神经网络进行故障诊断.仿真实验了该方法的有效性.     

泥浆泵液力端故障诊断技术研究

通过对现有的泥浆泵液力端故障诊断技术的分析研究,并结合泥浆泵的结构及工况特征,提出了振动信号统 计指标与神经网络相结合的液力端故障诊断方法。该方法选取振动信号的有效值、方差、峰值指标、脉冲指标、峭度指 标和裕度指标作为表征液力端振动信号的特征指标;采用动态数据采集仪、压电式加速度传感器采集振动测试信号, 并计算得出振动信号平均特征量;然后通过对振动信号特征指标的归一化处理,构建BP 网络和设置网络参数,将经 归一化处理后的时域统计指标作为训练样本,输入到构建的BP 网络中进行网络训练;经过训练,使BP 网络满足预定 的精度要求。现场应用诊断误差分别为：0.007 7,0.017 9,0.017 7,0.021 6,说明构建的BP 网络的性能能够满足故障 诊断要求。利用统计指标和BP 神经网络结合的故障诊断方法,对泥浆泵故障诊断具有较准确的识别效果,可应用于 泥浆泵液力端的故障诊断。     

基于KPCA-LSSVM的发动机PT燃油系统故障诊断

为有效解决PT燃油系统进油油路堵塞、滤清器泄漏、喷油器油路堵塞等多种典型故障诊断问题,提出了基于核主元分析(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障识别方法。首先计算油压信号的时域特征集,然后采用KPCA对原始多维初始特征向量进行特征提取,最后将经过KPCA提取的主特征向量输入经多种群遗传算法(MPGA)优化的LSSVM中实现故障类型的识别。实验结果表明,KPCA提取的主特征向量有效表达了原始故障的特征信息,相比于传统的BP神经网络和未经参数优选的LSSVM等分类模型,基于KPCA-LSSVM的故障识别方法速度更快、分类准确率更高。     

经验模态分解(EMD)在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征，提出了基于经验模态分解(Empiri-cal Mode Decomposition，简称EMD)和神经网络的滚葡轴承故障诊断方法，首先对原始信号进行了经验模态分解，将其分解为多个平稳的固有模态函数(Intrinsic Mode functioll，简称IMF)之和，再选取若干个包含主要故障信息的IMF分量，并从中提取时城特征措标——峭度或裕度因子作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障模式，对滚动轴承的内圈、外圈故障信号的分析结果表明，以EMD为预处理器提取时域特征参数的神经网络诊断方法比直接从原信号中提取时域特征参数的诊断方法有更高的故障识剐率，可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类别。     

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。     

基于RP与NMF的内燃机气阀故障诊断方法

针对传统的内燃机故障振动诊断方法,难以有效提取故障特征,诊断精度较低的缺点,提出一种基于递归图(recurrence plots,RP)与非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)的内燃机故障诊断新方法。该方法是利用图像的方法来进行故障诊断:首先通过递归图将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成图像,然后用非负矩阵对得到递归图进行特征参数提取,最后用分类器进行分类识别完成故障诊断。将该方法应用于气阀机构8种工况下振动信号诊断实例中,结果表明:该方法克服了传统的振动诊断方法从时域或频域进行分析时参数选取和故障特征提取的难题,直接将信号生成图像,对图像进行自适应特征参数提取、分类识别,能有效诊断出内燃机气阀机构故障,故障识别精度高,为内燃机振动诊断探索了一条新途径。     

基于压力信号的小波神经网络往复泵故障诊断

为有效提取往复泵工作时非平稳时变信号中的故障特征和将故障特征准确分类,提出以泵缸内的压力作为系统特征信号来提取故障特征向量的方法.将小波包分解的"频率-能量-故障识别"模式诊断方法引入泵阀工作状态监测中,通过改进的BP神经网络进行故障诊断.试验确定了网络的初始值,即选择学习率初始值为1.5、惯性因子为0.6、网络结构为3层的BP网络,其中隐含层的节点数为19个,即网络的结构是8-19-3.结果表明,该法降低了对原始信号处理的难度,且各阀箱内的压力之间无相互影响.该技术已应用于某船载系统的往复泵实时故障诊断中,实验验证了其有效性.     

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.     

基于信息融合的风电机组齿轮箱轴承故障诊断

针对风电齿轮箱轴承故障问题,提出一种基于信息融合将BP神经网络与D-S证据理论相结合的风电轴承故障诊断方法。首先基于大数据,挖掘SCADA(supervisory control and data acquisition)系统中与风电齿轮箱轴承故障有关的振动、温度、电流、转矩和转速信号等故障特征;然后将各信号故障特征量作为神经网络输入,将神经网络的输出归一化作为证据理论基本概率分配值(BPA值),为解决各证据之间冲突问题,采用一种基于加权的方法来改进各条证据,以减小冲突;最后利用组合规则将各条改进的证据融合,得出最终诊断结果。研究基于某风场2 MW风电机组的实际运行数据,结果表明:随着融合信号维度的增加,最终诊断结果的准确率也逐步提高,融合多维信号的可靠性明显高于单一信号。     

基于M-WDLS和PCA的转子故障诊断方法

针对不同故障特征属性交互重叠导致的故障类别辨识困难问题,提出一种基于Manhattan距离作为特征之间相似度信息测度的权值判别拉普拉斯分值特征选择方法.该方法采用Manhattan距离衡量高维特征矢量之间的相似度,并将数据样本标记信息融入权值计算中以增强权值的判别性,提升了LS算法的敏感特征筛选性能.将M-WDLS和主成分分析相结合,提出基于M-WDLS和PCA的转子故障诊断方法.首先提取原始振动信号的时域、频域、时频域特征构造混合域特征集;然后利用M-WDLS选择敏感特征组成敏感特征矩阵;最后对敏感特征矩阵进行PCA降维处理,并将结果输入到K-近邻分类器中进行模式识别.对比实验的结果表明,该方法能有效提取转子系统振动信号的状态特征,有助于提高故障辨识的准确率.     

基于PCA-BLS的逆变器故障诊断

为了确保电气设备的安全可靠运行,提出基于主成分分析法与宽度学习系统的逆变器故障诊断方法。利用主成分分析法对逆变器输出的电流信号进行处理,提取信号特征;构建宽度学习系统,并编写不同故障模式下的故障编码;利用不同故障模式下的信号特征对宽度学习系统进行训练,利用网络输出编码实现故障分类。仿真结果表明,该研究方法在诊断准确率及训练时间方面优于传统的神经网络故障诊断方法。     

Combinatorial Optimization Based Analog Circuit Fault Diagnosis with Back Propagation Neural Network

Electronic components＇ reliability has become the key of the complex system mission execution. Analog circuit is an important part of electronic components. Its fault diagnosis is far more challenging than that of digital circuit. Simulations and applications have shown that the methods based on BP neural network are effective in analog circuit fault diagnosis. Aiming at the tolerance of analog circuit,a combinatorial optimization diagnosis scheme was proposed with back propagation（ BP） neural network（ BPNN）.The main contributions of this scheme included two parts：（ 1） the random tolerance samples were added into the nominal training samples to establish new training samples,which were used to train the BP neural network based diagnosis model;（ 2） the initial weights of the BP neural network were optimized by genetic algorithm（ GA） to avoid local minima,and the BP neural network was tuned with Levenberg-Marquardt algorithm（ LMA） in the local solution space to look for the optimum solution or approximate optimal solutions. The experimental results show preliminarily that the scheme substantially improves the whole learning process approximation and generalization ability,and effectively promotes analog circuit fault diagnosis performance based on BPNN.     

基于鲁棒输入训练神经网络的非线性多传感器故障诊断方法及其应用

针对非线性系统多传感器故障诊断时出现的检测准确性下降和数据重构产生的残差污染问题,提出了基于鲁棒输入训练神经网络非线性多传感器故障诊断模型.在目标函数中引入影响因子函数和可靠性系数,并通过计算机模拟和仿真确定最佳影响因子函数形式,抑制了多个含有显著误差故障数据的不良影响,并增加了具备高可靠性的重要数据影响权重,大大减小...