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.     

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。     

基于改进的ART2神经网络的滚动轴承故障诊断

针对自适应共振理论2(ART2)神经网络在分类时存在只选择输出值最大的神经元以及噪声对结果影响较大的缺点,提出一种结合小波软阈值和K均值算法的ART2神经网络分类方法;采用小波软阈值对滚动轴承故障信号进行降噪,并通过相对小波包能量体现降噪后的信号更好的信号互异性,然后运用ART2神经网络进行初步分类,将K均值算法引入ART2神经网络,对原有的算法进行修正,并与ART2神经网络分类结果进行对比。结果表明,改进的方法解决了上述的问题,提高了故障分类的准确性。     

改进的阈值小波和PSO－SVM算法及应用

本文提出了基于改进阈值小波及改进支持向量机的低速重载滚动轴承故障识别方法.首先在实验台上测量三种不同工况的轴承信号,利用改进阈值小波对信号进行降噪处理,将降噪的信号利用小波包分解法得出各频带的特征能量值;其次利用粒子群算法来优化支持向量机的学习因子,提高支持向量机多分类器的识别性能;最后,将特征能量值导入优化后的多分类器,实现低速重载滚动轴承的智能识别.结果表明,结合后的方法有着良好的诊断效果.     

基于小波包能量熵和GWO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度识别准确率较低的问题,提出了将小波包能量熵、灰狼优化算法和支持向量机相结合的故障诊断方法.首先,将滚动轴承振动信号进行3层小波包分解,对第3层各频段小波包分解系数进行重构,提取各频段成分的能量熵构成故障特征向量;其次,利用灰狼优化算法实现支持向量机参数优化;最后,基于优化后的支持向量机分类模型完成对测试集滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度特征向量的识别诊断.实验结果表明,相比实验和文献中其他方法,该方法对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度具有更加突出的故障辨识能力.     

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.     

基于小波包变换和极限学习机的滚动轴承故障诊断

采用基于小波包变换(WPT)和极限学习(ELM)的方法对轴承故障进行诊断和分类辨识。该方法首先采用小波包变换对采集到的振动信号进行分解,求得各频带的相对能量,并构建特征向量,接着利用极限学习机进行自动分类识别。经使用实验台实测电机滚动轴承不同状态的信号进行分析,研究结果表明,所建立的自动分类模型可以有效地对轴承的单一故障,以及不同程度故障有很好的辨识能力。     

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.