基于频谱法与径向基函数网络的水电机组振动故障诊断

引起水电机组振动的原因很复杂,而且水电机组的振动故障往往是多故障同时发生,使得故障诊断很困难,目前主要是应用基于模式识别的神经网络来进行故障分类,尤其是BP网络应用较多。文章提出应用频谱法与径向基神经网络相结合的方法对水电机组的振动故障进行诊断。采用对水电机组振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。水电机组振动故障诊断仿真分析表明,与常规方法相比,利用频谱分析和神经网络相结合的方法进行故障诊断具有简单有效等优点。     

基于多重分形谱和改进BP神经网络的水电机组振动故障诊断研究

本文建立了小波分析、多重分形谱和改进BP神经网络相结合的水电机组振动故障诊断模型。该模型首先利用小波分解对振动信号波形进行去噪提纯,得到各种故障信号的小波近似系数,应用多重分形谱算法提取出振动故障的特征向量,并将该特征向量作为BP神经网络的输入向量进行分类识别。该模型直接通过振动波形提取信号特征,避免提取其频谱特性,并结合先进的多重分形谱进行诊断识别,为水电机组故障诊断提供了一种新的方法。应用实例表明,该方法能够提高诊断的智能化和人性化,增强了人机交互性,识别结果令人满意。     

基于小波包分析和支持向量机的水电机组振动故障诊断研究

提出了一种利用小波包分析提取水电机组的振动故障特征和基于支持向量机的水电机组振动故障诊断方法。以二值分类为基础,构建了基于支持向量机的多值分类器。先对水电机组的振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使分类器能够建立频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的,并以水电机组振动多故障分类为例,进行了应用检验。结果表明,与常规方法相比,该方法简单有效、并具有很好的分类能力和良好的鲁棒性,可以满足在线故障诊断的要求,适合水电机组振动故障的诊断。该方法为水电机组故障诊断向智能化发展提供了新的途径。     

基于振动信号和小波神经网络的变压器故障诊断

提出一种基于振动信号和小波神经网络的电力变压器故障诊断方法.采用变压器油箱表面的振动信号作为采样信号进行频谱分析提取特征频率信号,并以此特征频率信号乘以电流标么值的平方作为训练样本进行小波神经网络训练,小波神经网络输出量能够反映出频谱特征向量和变压器故障类型之间的映射关系,从而实现变压器的故障诊断.实验结果表明,使用该方法能够有效地对变压器进行故障分类及其诊断,并且小波神经网络具有很好的泛化能力.     

基于蚁群初始化小波网络的水电机组振动故障诊断

针对传统小波网络在进行故障诊断时存在收敛速度慢,对初始参数敏感的缺陷,提出了基于蚁群初始化小波网络的水电机组振动故障诊断方法。该方法采用蚁群算法对小波网络的参数进行初步寻优,将优化后的参数作为小波网络的初始化参数;利用水电机组振动信号频谱分量的幅值作为特征向量,对蚁群初始化小波网络进行训练,实现振动特征集到故障集的有效映射,达到故障诊断的目的。实例诊断结果表明:与传统小波网络及蚁群优化小波网络相比,基于蚁群初始化小波网络的水电机组振动故障诊断方法具有较快的收敛速度和较强的泛化能力,为水电机组振动故障在线诊断提供了有效的解决方案。     

水电机组故障诊断系统信号特征的提取

信号特征提取是水电机组故障诊断系统的关键，水电机组的故障主要是振动故障，而且机组的振动表现出复杂性、多样性以及渐进性。对这样的信号特征提取，普通特征提取方法的准确性就不高。小波分析将信号分解到不同层以及在不同层上将信号分解为不同频段，然后在这些不同层不同频段上提取特定频率的一段信号。因此本利用小波分析的这一特性，根据机组不同振源的特性提取了机组振动的诊断特征向量。     

基于最小二乘支持向量机和信息融合技术的水电机组振动故障诊断研究

应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用对水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本,通过训练,使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系,在完成局部诊断后再实现决策信息融合,从而达到故障诊断的目的。以水电机组振动故障诊断为例,进行了应用检验。结果表明,与常规方法相比,最小二乘支持向量机和信息融合技术相结合的方法具有快速有效等优点,适合水电机组振动故障的诊断。     

基于水电机组复合特征提取的RBFNN故障诊断

针对传统快速傅里叶变换（FFT）方法在非稳态信号分析上的局限和水电机组稳定性状态分析及故障诊断中过分依赖单一能量特征的不足，提出了集小波分析、模糊理论和径向基函数神经网络（RBFNN）优点于一体的基于复合特征提取的RBFNN故障诊断方法。首先采用小波分析方法对稳定性状态信号进行多频段分解、降噪，提取相对能量特征;运用模糊理论进行稳定性状态对过程参数变化响应的数值分析和量化，提取关系型征兆;然后将这2种特征组合，形成综合反映机组稳定性状态的复合特征向量;最后利用RBFNN诊断出机组的典型故障类型及其严重程度。工程应用结果表明，该方法能够全面准确地提取水电机组稳定性状态特征，在水电机组故障诊断上具有一定的可行性和有效性。     

基于最小二乘支持向量机和信息融合技术的水电机组振动故障诊断

应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本，通过训练，使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系，在完成局部诊断后再实现决策信息融合，从而达到故障诊断的目的。以水电机组振动故障诊断为例，进行了应用检验。研究结果表明，与常规方法相比，最小二乘支持向量机和信息融合技术相结合的方法具有快速有效等优点，适合水电机组振动故障的诊断。     

基于遗传神经网络和证据理论融合的水电机组振动故障诊断研究

本文针对水电机组振动故障诊断中的故障误诊、漏诊以及诊断可靠性低等问题,提出了适用于水电机组的神经网络局部诊断和证据理论融合决策的故障诊断方法。在神经网络中应用遗传算法提高网络的收敛速度。对水电机组振动故障进行仿真,诊断结果表明,通过对故障征兆信息的有效组合,充分利用机组各部位信息,可减少诊断的误诊、漏诊,有效提高诊断的可靠性。应用MATLAB7.0开发出故障诊断系统界面。     

基于小波神经网络的电网故障诊断研究

分析了小波神经网络的基本原理,将小波神经网络引入到电网故障诊断并在4母线系统进行了测试.仿真结果表明,该方法具有很好的故障诊断能力,与基于BP神经网络的电网故障诊断方法相比,基于小波神经网络的电网故障诊断方法原理简单、诊断效果更为理想.     

基于Elman神经网络的传感器故障诊断研究

针对传统的传感器故障诊断技术的不足,提出一种基于Elman神经网络的故障诊断方法,建立了Elman网络故障诊断模型,利用小波包分解方法获取用于训练神经网络的特征能量谱,对所建立的模型进行训练。为了检验模型的实际诊断能力,以某动力系统管路流量传感器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验,并和标准BP神经网络的诊断结果进行对比。仿真结果表明:基于Elman神经网络的故障诊断速度更快、准确率更高、泛化能力更强,验证了所提出方法的实用性和有效性。     

基于多传感器振动信号融合的真空断路器故障诊断

根据真空断路器故障诊断特点,提出了小波包、RBF神经网络与D-S证据理论相结合的决策层信息融合诊断方法。首先,运用小波包—能量谱分析方法对振动信号进行分解处理,提取特征向量,并以此作为诊断的依据;其次,建立神经网络模型,以特征向量为RBF神经网络的输入,进行断路器初步故障诊断;然后将诊断结果作为对各种故障模式的基本概率分配值,利用D-S证据理论,实现对初步诊断结果的融合,从而得到最终的融合诊断结果。实验结果表明,该方法诊断真空断路器故障能取得良好的效果。     

一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法

本文针对模拟电路提出了1种新的基于紧致型小波神经网络的故障诊断方法。该方法首先利用小波变换和主成分分析对故障信号进行预处理,然后用处理后的故障特征数据对小波神经网络进行训练和测试。仿真实验表明,该方法比普通神经网络方法训练速度更快,诊断准确率更高。     

基于小波和神经网络的齿轮箱故障诊断

本文对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,并举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神经网络进行故障诊断定位,比传统方法更有效。     

基于小波神经网络的可更换电路单元故障诊断

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。这种方法采用正弦信号作为被测电路的输入激励,在时域中对输出信号采样来构造神经网络的训练和测试样本,将自适应学习率及附加动量BP算法训练后的小波神经网络应用于某装备可更换电路单元故障诊断中。仿真试验表明,该方法减少了故障诊断时间和提高了网络的平均诊断正确率。     

电力电子主电路故障诊断方法研究

提出了采用小波分析和神经网络诊断电力电子装置故障诊断的方法,分析了三相桥式可控整流电路的故障波形特点,将利用小波变换模极大值和多尺度分析理论提取的故障特征输入神经网络诊断故障。归纳了故障诊断需知的3个条件以实现控制角的检测、故障的分类和定位。仿真表明该方法有效。     

基于WNN空调机组故障诊断

本文中详细阐述小波神经网络(WNN)的结构、原理，在探讨智能大厦中空调机组的主要故障的基础上，提出应用小波神经网络的诊断方案。经过MATLAB仿真运行证明，在相同的条件下，WNN网络在故障诊断的准确率及训练速度方面均优于传统的BP网络。     

小波包能量熵神经网络在电力系统故障诊断中的应用

提出了一种基于小波包能量熵神经网络的电力系统故障诊断方法。对采集到的故障后电压信号进行3层小波包分解,提取小波包能量熵,然后构造信号的小波包特征向量, 并以此向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。ATP和Matlab仿真结果表明该方法有效可行。