运用EMD和GA SVM的齿轮故障特征提取与选择

针对齿轮故障特征提取,首先将齿轮箱振动信号进行经验模态分解,得到一组固有模态函数.计算各固有模态函数的能量和矩阵的奇异值,采用Shannon熵和Renyi熵度量能量和奇异值分布,构成原始特征子集.再采用遗传算法和最小二乘支持向量机的Wrapper方法选择最优特征子集.该方法能够利用较少的特征参数集准确判别齿轮故障,提高了齿轮故障诊断的精度与效率.     

基于EEMD-SVD与SVM的.轴承故障诊断

针对轴承振动信号具有非线性、非平稳性以及故障特征提取困难的问题,提出了一种基于EEMD-SVD与支持向量机的轴承故障诊断方法。首先,利用集成经验模态分解方法将轴承振动信号自适应地分解为多个本征模态函数分量。然后,根据峭度准则选取6个本征模态函数分量,并将其构成的矩阵进行奇异值分解得到特征向量。最后,将特征向量输入支持向量机进行故障诊断。利用凯斯西储大学的轴承数据进行了试验,并与BP神经网络进行了对比,结果验证了本文方法的有效性。     

基于优化集合EMD的滚动轴承故障位置及性能退化程度诊断方法

为了更有效地同时诊断出滚动轴承故障位置及不同性能退化程度,提出了对滚动轴承不同状态振动信号进行特征提取和智能分类的故障诊断方法.该方法对各状态振动信号进行集合经验模态分解,但其效果依赖于总体平均次数和加入噪声的大小这2个重要参数,因此,提出集合经验模态分解中加入白噪声的准则.将分解后的一系列固有模态函数结合奇异值分解获取各状态的奇异值,并组成特征向量矩阵.将其输入到改进的超球结构多类支持向量机进行分类,从而实现滚动轴承正常、不同故障位置及性能退化程度的多状态同时智能诊断.实验结果表明,提出的集合经验模态分解方法中加入白噪声准则,可避免人为确定分解参数,提高其分解效率.基于优化参数的集合经验模态分解结合奇异值分解的智能诊断方法比已有的基于经验模态分解结合自回归模型的诊断方法识别率高.     

奇异值熵和支持向量机的齿轮故障诊断

提出了一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异值熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法.首先,通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模式分量,将得到的若干个本征模式分量自动形成初始特征向量矩阵;然后,对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为故障特征向量,并对其进行归一化,求得奇异值熵,根据奇异值熵值大小可以判断齿轮的故障类型;最后,将奇异值故障特征向量作为支持向量机的输入,判断齿轮的工作状态和故障类型.试验结果表明,即使在小样本情况下,基于EEMD奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法仍能有效地识别齿轮的工作状态和故障类型.     

基于CEEMDAN奇异值熵和SVM的转子故障诊断

提出一种基于自适应白噪声完整经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)奇异值熵和支持向量机(support vector machine,SVM)的转子故障诊断方法。利用CEEMDAN方法首先对非平稳的转子振动信号分解得到若干个表征信号自身特性的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),并通过虚假IMF分量判别法,剔除对于故障特征不敏感的IMF,以保证故障信息提取的准确性和有效性,在此基础上产生初始特征向量矩阵。并对此矩阵进行奇异值分解得到矩阵奇异值,使其作为故障特征向量,通过归一化处理得到奇异值熵,并以此作为SVM的输入,对转子的工作状态进行识别。研究结果表明:该方法可有效应用于转子故障诊断,实现对转子工作状态和故障类型的有效诊断。     

基于奇异值分解和支持向量机的转子故障诊断

为了准确识别转子不平衡、不对中、碰摩和油膜涡动等故障,利用小波分析对转子故障信号进行4层分解,将频率由高到低的5个分支信号作为奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）矩阵的行向量,经奇异值分解后得到信号的故障特征值。通过支持向量机（Support Vector Machine,SVM）在选择不同的核函数和结构参数下比较其对转子故障诊断结果的影响。结果表明在选择最优SVM模型和参数的基础上,对SVD获得的故障特征值进行诊断,得出了准确的诊断结果。     

基于BP-AdaBoost的耦合碰摩故障特征识别研究

旋转机械故障诊断研究中,采用BP神经网络容易陷入局部极小点而无法得到全局最优解,导致对耦合碰摩故障分类识别率不高的问题。研究了经验模态分解方法和BP-Ada Boost方法,结合二者优点,提出了一个故障识别的新方法,首先为了去除背景信号和噪声信号,选用经验模态分解方法来分解转子的振动信号,得到转子系统碰摩信号的主要故障特征,然后用BP-AdaBoost模型对3种不同工况进行识别。基于实验数据的分析表明方法的识别率要优于BP神经网络。     

基于多特征融合多核学习支持向量机的液压泵故障识别方法

提出基于多特征融合多核学习支持向量机的液压泵故障识别方法。该方法首先对原始信号进行集总经验模态分解,然后分别用AR模型和奇异值分解两种特征提取方法提取故障特征,最后将不同类型的特征分别用相应的核函数进行映射,用多核学习支持向量机来识别液压泵的工作状态和故障类型。实验结果表明该方法显著地提高了故障诊断的准确性。     

基于经验模态分解包络谱的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征和传统包络分析法的缺陷,提出了一种基于经验模态分解包络谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先采用经验模态分解将原始信号分解为若干个平稳的固有模态函数之和,然后求出包含主要故障信息的若干个固有模态函数分量的包络谱,再定义包络谱中故障特征频率处的幅值比为特征幅值比,最后以特征幅值比作为故障特征向量,输入神经网络,以神经网络的输出来判断滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承内圈、外圈故障振动信号的分析结果表明,基于经验模态分解包络谱的故障诊断方法能有效地提取滚动轴承的故障特征.     

基于EMD和SVM的刀具故障诊断方法

为了解决刀具在切削过程中出现的故障,提出了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的刀具故障诊断方法.该方法首先将经过标准化的声发射信号进行经验模态分解,将其分解为有限个固有模态函数(IMF)和残余量之和,然后对每个IMF分量通过一定的削减算法增强故障类型特征,计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作...     

基于ICA和高阶累积量的AR序列的分解与复原

本文研究由若干个非因果自同归(auto regression,AR)序列叠加产生的多道时间序列的分解与复原问题.首先从序列的独立性出发,利用序列的高阶统计信息,采用独立成分分析(independent component analysis,ICA)中的广义信息最大化(Info-max)算法寻找一可逆矩阵将混合序列进行分离,然后设计了一种基于高阶统计量的自回归模型的辨识算法,算法中将非因果AR系统看成由因果和反因果系统的极联,在每次迭代中先估计反因果AR的阶数和参数,然后冉估计因果AR的阶数和参数,由选用的线性方程组保证了参数的唯一可辨识性.最后通过模拟实验验证了此方法的有效性.     

基于ADAMS与MATLAB的EPS联合仿真应用与试验

应用MATLAB与ADAMS软件的各自优点,进行联合仿真,可以提高设计效率。降低研究成本。介绍了联合仿真原理和步骤,以及将基于ADAMS的整车模型和基于MATLAB的EPS控制系统模型进行针对汽车操纵稳定性的联合仿真试验,研究了EPS对汽车操纵稳定性的影响。     

基于SLP和AHP的工厂布局及评价研究

工厂布局是现代企业发展中面临的一个重要问题,它在很大程度上决定着产量、质量、生产率和经济效益。运用经典的设施规划方法(SLP),设计规划了某工厂布局,并将多标准决策应用于多布局方案的择优中,为布局评估建立了一种简单、可操作的评价指标体系,并实施了一致性和敏感性分析,从而使整个设计过程更加客观、高效。     

基于GA与VB求解设施布置问题的研究

设施布置设计一直是制造工业中最关键和最困难的设计任务之一,计算机辅助设施布置为设施布置设计提供了强有力的支持和帮助,其软件所用的算法也成为研究的重点。GA作为一种人工智能技术,以其算法的优越性,为设施布置软件提供了功能强大的新算法。利用VB编制软件,实现了设施布置的计算机化。     

轴瓦上电镀铟-铅-锡-铜合金的研究

利用电沉积方法在轴瓦上电镀铟—铅—锡—铜四元合金镀层。测试结果表明：所得镀层成分分布均匀合金元素钢的存在大大提高了轴瓦的耐磨、耐蚀性能和使用寿命。     

基于APS与MES集成的车间生产计划和调度方法研究

介绍了APS和MES的基本概念，并在分析现行车间生产计划和调度方法的基础上，提出了基于APS和MES集成的车间生产计划和调度方法，同时研究了与APS和MES集成相关的系统架构和关键实现技术。     

基于UML和Petri网的工作流建模与优化研究

利用UML活动图和Petri网建模的互补性,提出了综合运用两种方法进行工作流建模和仿真优化,并通过实例分析验证了该方法的可行性与有效性。该方法从最基本的角度刻画整个业务过程,实现了业务过程重组与优化,有效地解决了工作流的柔性问题。     

基于Spring和Hibernate数据访问技术研究与应用

Hibernate是实现实体域对象的持久化并封装数据访问的细节,也是目前数据持久层主要解决方案.Spring依赖注入技术实现对业务层开发及业务实体进行数据访问功能.本文主要介绍Spring和Hibernate技术的特点,并结合党员数据库管理系统,对Spring和Hibernate集成技术进行深入的分析、研究和应用.     

基于分合式混合单元的微混合器设计与研究

为实现微尺度下流体的快速均匀混合,基于对流体的分割、合并实现流体间接触面积指数式增长的原理,提出了一种分合式(SAR)混合单元,通过仿真对其支路夹角进行了优化,并最终确定支路夹角θ=70°.利用成熟的标准SU-8光刻及PDMS制作工艺,制作了分合式与组合分合式两种微混合器.采用甘油-水按体积比5:95(0.000 97...