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-Elman神经网络的电机轴承故障诊断

根据电机滚动轴承振动信号的频域变化特征,通过小波包分析将轴承振动信号分解在不同的频带之内,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用容错性强、动态性能良好的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现电机轴承故障分类。仿真结果表明,采用小波包和Elman神经网络相结合的方法能更加有效地实现电机轴承的故障诊断。     

基于小波包-Elman神经网络的电机轴承故障诊断

根据电机滚动轴承振动信号的频域变化特征,通过小波包分析将轴承振动信号分解在不同的频带之内,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用容错性强、动态性能良好的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现电机轴承故障分类。仿真结果表明,采用小波包和Elman神经网络相结合的方法能更加有效地实现电机轴承的故障诊断。     

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.     

小波包熵与多核学习在列车转向架轴承故障诊断中的应用

为提高列车转向架轴承故障诊断的准确性和效率,提出一种基于小波包熵和多核学习的列车轴承故障智能诊断方法。该方法通过对轴承振动信号进行小波包分解,提取小波包特征分量,通过广义信息熵的概念定义了小波包特征熵函数,最后基于多核学习训练出的分类器对轴承故障类型进行分类,判断轴承的工作状态。实验结果表明,该方法可以准确、有效地实现列车轴承的故障判别,为列车转向架轴承早期故障诊断的研究提供一定的新的思路。     

基于小波包能量谱及SVM算法的轴承故障检测

针对小波分析在故障诊断时的局限性,将小波分析和支持向量机算法相结合,提出基于小波包能量谱及支持向量机算法(SVM)的故障检测方法.该方法以振动信号小波包分解后各子频带的能量作为故障检测特征,利用SVM算法对轴承故障进行检测实验.结果表明:小波包能量谱能有效地反映轴承信号特征,并对故障进行检测.该方法同基于Lipschitz指数熵、单奇异点检测,以及小波包能量谱与神经网络相结合的故障检测方法进行比较,检测率均优于其他三种常用方法.     

基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的多电平逆变器故障诊断

针对级联多电平逆变器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的故障诊断方法。首先,通过小波包变换对故障信号进行多尺度小波包分解,并重构提取小波包能量作为故障特征向量;然后,采用主元分析方法提取主元信息以降低故障特征的维数;最后,利用BP神经网络进行故障分类和识别。通过仿真实验,验证了该方法相对于传统方法具有更高的故障诊断和故障识别的准确率,并且对噪声具有较好的鲁棒性。     

基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法研究

在电机故障诊断技术中,电机振动信号最能全面反映电机的运行状态.本文提出一种基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法,该方法采用小波时频分析技术对电机故障振动信号进行消噪滤波,通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征,应用BP神经网络进行故障识别,并采用Matlab仿真软件予以实现.结果表明,该方法不需要建立电机的故障诊断模型,能有效提高电机故障诊断的准确性.     

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.