柴油机在小波包分解下的径向基神经网络故障诊断方法

针对柴油机故障诊断问题,提出一种在小波包分解下的径向基神经网络诊断方法。通过小波包分析,将柴油机故障振动信号对称地分解为低频的近似系数和高频的细节系数。针对不同的小波系数,设计径向基神经网络作为故障分类器,并通过试错法确定网络合适的结构。网络的训练过程中采用滑动窗口数据选择策略和随机梯度法更新权值、中心位置和扩展参数。与BP神经网络的对比数值实验结果表明,新提出的方法具有较高的诊断准确率。     

基于WPD和模糊神经网络的轴承故障诊断

提出一种结合小波包分解和模糊神经网络的故障诊断方法,采用小波包分解与重构提取各频带的能量作为故障特征向量,并以此为学习样本,再利用正交最小二乘学习算法训练模糊神经网络,确定故障诊断系统模型,对轴承故障进行诊断和识别.仿真结果及与其它一些方法比较表明:该轴承故障诊断方法可以有效识别和预测轴承的状态,且学习效率、准确性和可靠性等方面均有较大提高.     

基于小波特征提取和概率神经网络的机械故障诊断

论述了基于离散小波变换系数的特征提取和概率神经网络在机械故障诊断中的应用。该方法利用离散小波获取振动信号各有效频带的能量作为故障参数,用概率神经网络构建设备运行状态模型,根据历史数据确定故障值并设置故障参数。实验结果从应用程序对轴承故障诊断表明,相比传统方法,该方法能够有效地提取测试信号内在的重要信息内容,并增加机械整体故障诊断的准确性,在机械设备故障处理系统中有良好的应用前景。     

基于小波包和EMD处理的滚动轴承故障诊断

为解决异步电机故障轴承振动信号易受噪音影响信噪比较小的缺点,提出了一种新的故障诊断方法。首先,采用小波分析方法对测得的原始信号进行去噪,并根据频率对原始信号进行频带划分;其次,用经验模式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的低频段信号进行分解,获得若干固有内在模函数(IMF);最后,采用傅里叶变换对各个IMF函数进行时频分析获得频谱图,进而提取故障频率,根据故障频率和故障类型的对应关系得出最后的诊断结果。实验表明,该方法能有效地提取出故障特征频率,方便地判断出故障类型。对比分析了傅里叶变换和小波变换与本方法的优缺点,为滚动轴承的早期故障诊断提供了一个新的思路。     

小波包与神经网络在滚珠丝杠故障诊断中的应用

针对滚珠丝杠在数控机床运转中的噪声信号,提出一种分段重叠预处理信号方法,并在此基础上研究了采用无频带错位小波包算法提取故障特征向量的方法;然后利用所提取的特征向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练;最后利用训练所得到的权重值实时进行故障判断.实验结果表明利用上述方法能实现对滚珠丝杠润滑不良和润滑良好2种情况下噪声的...     

基于小波包神经网络分析的滚动轴承故障诊断

针对轴承故障识别率低、故障信号不平稳的问题,提出了改进小波包能量特征提取和神经网络的故障诊断方法.首先利用改进小波包算法将轴承内圈、外圈、滚动体三个部位的采集信号进行三层分解与重构;然后通过小波包能量谱提取不同节点能量,形成故障特征集;最后依次建立BP和Elman神经网络故障分类模型,将所得的小波包节点能量作为特征向量输入到故障模型,进行轴承不同故障状态的分类识别.实验结果表明,本文算法可准确分类并预测轴承运行状况,提高了诊断准确率.     

基于小波包-神经网络故障诊断系统研究

建立了旋转机械故障诊断的神经网络模型，采用小波包分解方法提取特殊频段上的能量作为特征值为神经网络的输入模式，模型具有通用性。并且应用于旋转机械故障样本的识别计算，结果表明该方法在故障诊断中是有效的。     

基于小波包和EMD的异步电动机轴承的故障诊断方法

异步电动机轴承的故障信号为低频带周期冲击性特征故障数据,呈现非线性特征,倘若对此类特征信息直接做傅里叶变换,会被高频信号调制,使得故障信号严重失真。为此,提出一种新的集有小波包变换、经验模式分解和Hilbert包络谱分析相融合的滚动轴承故障诊断方法,旨在消除高频噪声信号,提升故障诊断效果。利用小波包变换对滚动轴承的振动信号进行降噪,使用经验模式分解把降噪后的故障信号分解成多个有效本征模态分量,并对筛选后的故障信号进行重构处理,最后对重构信号做Hilbert包络谱分析,计算得到滚动轴承故障频率。通过实验及分析,结果表明新方法应用效果良好。     

小波神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了小波神经网络的基本概念及其构造，并针对齿轮箱故障的复杂性，综合利用小波函数的特点，构造了用于齿轮箱故障诊断的小波网络，对齿轮箱的状态进行判别，实现故障诊断．实验结果表明，小波神经网络在故障诊断领域具有良好的实用性．     

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.     

基于压力信号的循环泵故障诊断小波神经网络技术

以泵缸内的压力信号作为系统特征信号,将小波包分解的"频率-能量-故障识别"的模式识别故障诊断方法引入泵阀工作状态监测技术,通过改进的BP神经网络进行故障诊断.此技术已应用于循环泵实时故障诊断系统中.     

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·     

基于概率神经网络的高压断路器故障诊断模型

针对高压断路器在线监测与故障诊断问题,提出了一种基于概率神经网络的高压断路器故障诊断模型.该模型利用Parzen窗函数和Bayes分类规则建立了前向型自监督神经网络,在分析分（合）闸线圈信号的基础上提出了高压断路器故障模型.仿真结果表明,该模型对断路器的故障模式识别过程具有训练速度快、输出误差小和收敛性好等特点.     

基于EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取

提出一种基于总体平均经验模态分解和小波包变换的方法,进行早期故障敏感特征的获取,构建早期故障诊断模型. 该方法首先应用EEMD对现场采集的振动信号进行分解,分离出不同频率成分的特征信号,选择与原信号相关系数最大的 IMF分量进行信息重构;面向重构的IMF分量采用WPT进行分解,得到各个节点的小波系数;最后使用Hilbert变换提取小波包系数的包络,计算功率谱,准确获得早期故障的敏感特征. 通过对仿真信号的分析验证了该方法对故障诊断的有效性. 将该方法应用于实测的滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障诊断,诊断结果均表明该方法可有效提取早期故障敏感特征,故障诊断快速准确.      

基于小波包-AR谱技术提取柴油发动机曲轴轴承故障特征

利用小波包分解柴油发动机曲轴轴承振动信号,对不同频段的分解系数进行了时域重构,分别对重构的时间序列进行AR(autoregressive)谱分析,实现了对分析对象的故障特征提取.分析结果表明:小波包-AR谱技术能分离多激励源的干扰,有效地提取柴油发动机曲轴轴承故障特征信号;曲轴轴承特征归一化频段为0～0.25,在发动机转速高于1 800 r/min时更明显;传感器最佳位置是在曲轴轴承正对的发动机两侧或油底壳处.     

一种新的模拟电路故障特征提取与诊断方法

提出了一种基于小波变换、傅立叶变换与神经网络相结合的模拟电路故障诊断新方法.该方法使用小波变换和傅立叶变换对模拟电路在各种故障状态下进行特征的提取,即首先对电路在各种故障状态下的节点电压信号进行小波变换以将干扰信号(如噪声)除去,防止不相关的能量混在有效信号中,然后采用傅立叶变换进行分析,得到有效信号频谱,提取其能量值...     

Soft Fault Diagnosis for Analog Circuits Based on Slope Fault Feature and BP Neural Networks

Fault diagnosis is very important for development and maintenance of safe and reliable electronic circuits and systems. This paper describes an approach of soft fault diagnosis for analog circuits based on slope fault feature and back propagation neural networks (BPNN). The reported approach uses the voltage relation function between two nodes as fault features; and for linear analog circuits, the voltage relation function is a linear function, thus the slope is invariant as fault feature. Therefore, a unified fault feature for both hard fault (open or short fault) and soft fault (parametric fault) is extracted. Unlike other NN-based diagnosis methods which utilize node voltages or frequency response as fault features, the reported BPNN is trained by the extracted feature vectors, the slope features are calculated by just simulating once for each component, and the trained BPNN can achieve all the soft faults diagnosis of the component. Experiments show that our approach is promising.     

基于经验模态分解的齿轮箱故障特征提取

利用小波去噪阈值法对齿轮箱故障振动信号进行去噪,将经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障进行特征提取,此方法适合于对非线性非稳态信号进行自适应的分析.利用小波阈值去噪方法对原始信号进行预处理,将去噪后的信号进行经验模态分解,得到一定数量的本征模态函数(IMF)分量,选取特定的IMF进行FFT,得到相应的功率谱,从而达到提取齿轮箱故障特征频率的目的.对齿轮箱故障信号进行分析,结果表明该方法能够有效地识别出齿轮箱故障特征频率.     

基于小波包分析与RBF神经网络的模拟电路故障诊断

针对常用的BP神经网络须已知结构,且学习算法训练速度慢的缺点,提出一种基于小波包分析与径向基神经网络(RBFNN)的模拟电路故障诊断方法。该方法首先利用小波包分解,归一化作为预处理提取模拟电路的故障特征向量,再将故障特征向量输入到RBF神经网络进行故障诊断。仿真结果表明本方法能够对模拟电路的故障进行有效诊断和定位。