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针对基于单一分类器的柴油发动机常见故障识别效果不够理想,泛化性较差等问题,结合实验数据探索了一种随机森林(Random Forest,RF)分类器,提出小波包分解和随机森林相结合的柴油发动机故障诊断方法。首先,对缸盖振动信号进行小波包分解,并利用分解所得的小波包重构系数计算各频带能量特征;然后,对小波包频带能量特征进行归一化处理,得到特征向量;最后,特征向量作为输入参数输入到随机森林算法中,训练得到分类模型,对柴油机常见故障进行识别。实验结果表明,随机森林方法相比于单一分类器可以更准确的识别出柴油机的运行状态,该方法在柴油发动机在线监测与故障诊断领域中具有良好的应用前景。 相似文献
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《制造业自动化》2017,(7)
针对回转窑对象给出了水泥回转窑故障诊断框图。说明了水泥回转窑工艺流程和常见的水泥回转窑设备故障及原因。阐述了小波包分解方法和小波包分解的优缺点。阐述了基于小波包变换的水泥回转窑故障诊断算法,给出了基于小波包变换的轴承故障诊断流程图。对正常状态、外圈故障状态和内圈故障状态的轴承小波包变换进行分析。得到经小波包分解1~4层细节进行重构后的波形图,得到经4层小波包分解后各频带的能量分布以及重构信号的包络图。将正常状态下小波包分解后的能量频谱信号与故障状态下的进行比照,通过能量频谱信号的不同,确定正常状态和故障状态的特征信息。文中对采集到的振动信号进行小波包分解,对分解后不同频带上的信号进行功率谱计算,通过能量的改变表示某一种特征信号,再对提取到的特征信号进行Hilbert谱分析。最终,通过对特征信号的Hilbert谱分析来区分出不同的故障。 相似文献
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《机械传动》2016,(4):33-37
针对表征齿轮故障特征信息难提取与极限学习机输入权值与隐含层节点阈值随机选取,致使齿轮故障分类模型泛化能力弱、精度差的问题,提出一种基于小波包最优节点能量特征的BA-ELM齿轮故障诊断方法。该方法首先将齿轮振动信号经过小波包分解,再利用分解所得各节点信号与原信号的相关系数选取出最优节点并计算其能量特征;其次,利用蝙蝠算法优化极限学习机的输入权值与隐含层节点阈值,建立BA-ELM的齿轮故障分类模型;最后,将所得小波包最优节点能量特征向量作为模型输入进行齿轮不同故障状态的分类识别。实验结果表明,与基于SVM和ELM的故障分类方法相比,基于小波包最优节点能量特征的BA-ELM齿轮故障诊断方法具有更高的分类精度,更强的泛化能力。 相似文献
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《机械强度》2017,(4):773-780
针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及从小波包分解后的频带不能有效确定并自适应提取共振带的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将小波包变换和Teager能量谱结合,提出了基于小波包变换自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。该方法首先利用小波包对采集到的振动信号进行分解,并计算各子带的频带幅值熵。然后将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳熵阈值以及小波包最佳分解层数,从而自适应并且有效地提取出共振带。最后对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与实验数据分析验证了该方法的有效性。 相似文献
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为提取小波包频带中的有效故障信息,基于Fisher线性测度提出一种新的特征矢量优化方法。轴承振动信号经小波包分解后,各子频带数据片段的能量值作为参数构建特征矢量。使用差异性和相似性优化相结合方法,分别选出不同轴承状态下Fisher距离较大的小波包频带,以及同种轴承状态下Fisher距离最小的频带,提取出易于区分不同轴承状态的故障信息。故障辨识使用连续型隐马尔可夫模型,在3种故障程度下实现了轴承正常状态、滚动体故障、内圈和外圈故障的有效判别,辨识精度大于94%。比较实验表明文中方法的辨识精度优于文献方法。 相似文献