基于不变矩的示功图故障诊断方法研究

以抽油机井示功图为例,提出了基于不变矩的示功图故障诊断方法。首先对示功图进行二值化和细化处理。接着计算示功图不变矩。最后将不变矩作为特征向量来诊断抽油机井的故障类型。结果表明,该方法可以有效地分析出抽油机井的常见故障。     

转子故障信号的小波能量特征自动提取

提出了一种基于小波变换的转子故障信号能量特征自动提取方法,受倍频分析思想的启发,运用尺度变换对原始时间信号重采样,将重采样后的信号进行小波变换,并统一分解到给定层上,从而获取信号的频带特征。该方法能消除转子转速和采样频率对小波分解频带分布的影响,提取的频带能量特征具有统一的物理意义。在ZL-3多功能转子模拟试验台上模拟了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动四种转子常见故障的128个样本,应用本文方法进行小波分析特征提取,并构造集成神经网络诊断模型进行诊断实验,结果表明了本文方法的有效性和正确性。     

考虑滚动轴承故障位置与损伤程度的双分支卷积神经网络故障诊断方法

针对现有深度学习方法对非平稳的滚动轴承故障诊断过程中,先验故障信息利用不充分和故障样本不完备,导致诊断精度不高甚至无法诊断的问题,充分发掘轴承故障位置和损伤程度与振动数据特征间的映射关系,提出一种考虑滚动轴承故障位置与损伤程度的双分支卷积神经网络故障诊断方法.该方法首先将原始振动信号矩阵化,构建二维灰度图像数据集,然后...     

基于互信息-主成分分析-贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法

为了解决复杂工业过程中存在变量众多、特征提取困难等问题,提出一种基于互信息(mutual information, MI)、主成分分析(principal component analysis, PCA)和贝叶斯网络(Bayesian network, BN)相结合的诊断方法。利用互信息与PCA在故障特征信息提取的优势,并结合BN在建模中强大的学习能力,建立互信息-主成分分析-贝叶斯网络(mutual information-PCA-Bayesian network, MPBN)故障诊断模型,最后根据联合树推理算法完成推理实验,并在田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)过程进行仿真验证。实验结果表明,该方法有效提高了化工过程诊断的准确效率和稳定性,尤其可在传感器存在证据缺失等不确定性环境因素情况下,依然具有一定的故障诊断效果。     

基于无监督迁移学习的核范数最大化轴承故障诊断方法

针对实际工业运行中带标签的轴承故障数据难以获取,导致有监督学习故障诊断效果不佳的问题,提出一种基于无监督迁移学习(transfer learning, TL)的核范数最大化轴承故障诊断方法。该方法通过结构优化深度卷积神经网络(structure optimized deep convolutional neural networks, SOCNN)进行故障特征提取,利用最大均值差异(maximum mean discrepancy, MMD)提升源域和目标域的分布相似度,并结合快速批量核范数最大化(fast batch nuclear-norm maximization, FBNM)来提升目标域批量输出矩阵的可分辨性和多样性。实验结果表明：所提方法在不同噪声环境中都具有较高的诊断精度,能准确识别出轴承的故障类型和故障危害等级,为轴承故障诊断提供有效技术支撑。     

基于GOA优化支持向量机滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障难以辨别,提出了一种采用变分模态分解法(visual molecular dynamics, VMD)提取特征,基于蚱蜢算法(grasshopper optimization algorithm, GOA)和优化支持向量机(support vector machines, SVM)的故障诊断方法。首先采用贪心策略预处理滚动轴承的振动信号数据,然后基于变分模态分解处理振动信号数据得到多个本征模态分量(intrinsic mode function, IMF),其次计算各IMF分量的能量和相关时频特征构成多模态特征矩阵,最后利用蚱蜢算法优化的支持向量机进行故障的诊断和识别。通过实验测试大量数据得出的滚动轴承故障诊断结果表明VMD-GOA-SVM不仅可以识别滚动轴承不同的故障类型,同时相比传统方法亦有较高的准确度和运行效率。     

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。     

用于水电厂设备的故障诊断的贝叶斯网络模型

通过分析水电厂设备故障诊断所面临的不确定性等问题以及当前常用诊断方法存在的局限性,研究基于贝叶斯网络的设备故障诊断方法,提出了适合于诊断问题的贝叶斯网络结构并阐述了基于贝叶斯网络故障诊断的团树推理算法.该方法综合考虑了多故障、故障症兆模糊以及电厂设备操作之间有依赖关系等情况.通过丰满水电仿真系统中水机调速器故障诊断的应用实例,证实了该方法在信息不确定条件下进行诊断决策的有效性和准确性.     

基于Rough Sets-C4.5的故障征兆提取与判别

针对原始信息系统往往存在大量重复样本和冗余属性,从而影响实际故障诊断的精度和速度这一问题,介绍了一种基于粗糙集和决策树C4.5算法相融合的故障诊断模型,用于设备的精确和快速故障诊断.利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集进行离散化及约简处理;同时,利用决策树C4.5算法对约简后的决策表进行快速学习并形成树状故障分类器.以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的完整过程.     

缝合三明治热防护结构热力耦合仿真分析

为了研究缝合三明治热防护结构应用于高超声速技术领域时的热力性能及内在机制,基于代表性体积单元模型建立了模拟热力联合载荷作用下响应的有限元仿真分析方法,分析了结构内部的温度和应力分布,以及随载荷历程的演化情况。研究结果表明：加热面温度为1 073 K时,缝合三明治热防护结构能够有效起到隔热作用;缝线作为“热通道”对隔热性能的削弱影响不明显,但不同组分间的热膨胀不匹配会引起应力集中;面板和夹芯界面处的拉应力以及夹芯内部较高的应力水平可能会导致结构损伤和失效。