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给出了利用油压变化来检测柴油机燃油系统故障的机理.通过测取油压曲线对柴油机燃油性能状态进行检测,并构建以虚拟仪器为核心的柴油机燃油性能状态采集系统,建立了表征燃油系统性能状态的特征参量、正常与故障判定准则和基于神经网络的故障类型识别系统,并采用LabVIEW实现. 相似文献
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针对现有的永磁同步电机(PMSM)轴承故障检测方法准确度低的问题,对PMSM轴承故障表征方法和基于神经网络的检测方法进行了研究,提出了一种PMSM轴承故障归一化表征指标集合的构建方法,和一种基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法。首先,采用融合PMSM轴承故障频域特征进行归一化处理的方法,构建了一个PMSM轴承故障表征指标集合;然后,利用优化后的变分模态分解(VMD)方法,对振动信号进行了降噪重构,提取了故障频域特征,并计算出了归一化指标集合;利用基于多层感知器(MLP)的神经网络模型对获取的归一化指标集合进行了训练,得到了一种高准确度PMSM轴承故障检测器;最后,采用了一套可以模拟数控机床进给传动系统的试验测试装置,对基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法的有效性和先进性进行了验证。研究结果表明:PMSM轴承故障表征指标集合比现有的指标具有更强的故障表征能力,基于VMD和MLP的PMSM检测方法的平均检测准确度高达95.4%;该结果验证了归一化PMSM轴承故障表征指标集合的先进性,以及基于VMD与MLP的PMSM轴承故障检测方法的有效性。 相似文献
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针对目前滚动轴承故障诊断主要采用监督式学习提取故障特征的现状,提出了一种基于稀疏自编码的深度神经网络,实现非监督学习自动提取滚动轴承振动信号的内在特征用于滚动轴承故障诊断。首先,将轴承故障振动信号的频谱训练稀疏自编码获得参数;然后用稀疏自编码获得的参数和轴承振动信号频谱的频谱训练深度神经网络,并结合反向传播算法对深度神经网络进行整体微调提高分类准确度;最后用训练好的深度神经网络来识别滚动轴承故障。对正常轴承、外圈点蚀故障、内圈点蚀故障和滚动体裂纹故障振动信号的分析结果表明:相比反向传播神经网络,提出的深度神经网络更能准确的识别滚动轴承故障类型。 相似文献
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滚动轴承是重要的机械标准件,在机器中被大量使用,但轴承本身易出故障且比不易排查,预估轴承剩余使用寿命,能够提前对轴承开展有效的维护保养,保障机器的正常运行,因此,滚动轴承的剩余使用寿命有非常大的研究价值。针对滚动轴承开展研究,首先对传感器采集到的轴承振动信号计算时域特征,作为输入特征值,并预设寿命退化值,然后使用双向长短期记忆神经网络BiLSTM建立轴承退化模型,并根据模型拟合出轴承的剩余寿命曲线。通过在公开数据集上进行验证,基于BiLSTM的模型能准确预测出轴承的剩余使用寿命。 相似文献
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基于神经网络算法的故障检测技术 总被引:2,自引:3,他引:2
针对复杂的机电产品内部构件状态检测这一工程难题,本文介绍了一种自动在线检测系统.该系统采用X射线对产品成像,运用数字图像处理技术对射线图像进行预处理,由神经网络算法进行故障诊断.故障识别模型采用了改进的BP神经网络算法,以正常装配状态时的多幅图像经预处理后作为学习样本训练BP神经网络.检测时一般只需拍摄两幅不同方位的图像,经预处理后输入神经网络与样本图像进行比较判断,即可识别出关键元器件的状态.该系统将数字射线成像技术和图像处理技术相结合,并在故障识别算法中采用了神经网络算法,提高了产品故障的检测速度和可靠性,在工业无损检测领域具有一定的实用性. 相似文献
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为了消除噪声信息、提取反映机械部件故障的有用信息,对自适应消噪方法进行研究。利用自回归最小二乘消噪方法提纯反映轴承故障的机械信号,该方法应用于6215轴承故障的检测,提取出反映轴承故障的冲击信号,检测出其轴承外圈和滚珠故障,并与理论计算的轴承故障特征频率相吻合,效果很好。 相似文献
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因轴承的工作环境恶劣,导致其故障多发,在对轴承故障进行快速诊断和定位时存在困难,为此,提出了一种基于综合信息融合神经网络的轴承故障智能诊断方法.首先,介绍了前置神经网络的工作原理,推导了前置神经网络的链接权值系数训练方法,制定了前置神经网络的算法流程;并基于D-S证据论和Dempster组合规则,设计了后置神经网络的故... 相似文献
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针对往复泵动力端滚动轴承振动信号非平稳、非线性且含有大量噪声的特点,提出基于EEMD、距离因子、相关系数和小波包分解相结合的诊断方法。通过在轴承寿命试验台上测取轴承振动信号,利用EEMD对所测信号进行分解,根据距离因子和相关系数相结合的方法筛选并重构IMF分量,以突出故障特征信息且避免偶然误差影响,重构振动信号进行小波包分解后构造能量特征信号向量,然后计算特征向量的相关系数,通过比较所得相关系数的差值绝对值判断故障类型。此方法的故障识别率与直接对轴承振动信号进行相关系数分析相比,故障识别率有较大提高,而且无需像神经网络识别需要大量数据训练,是一种较好的轴承故障识别方法。 相似文献
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针对传统轴承健康监测系统集成度低、体积较大的问题,设计了一套基于ARM的嵌入式轴承健康监测系统。系统基于ARM9内核的S3C2440A主控芯片、Linux操作系统与Qt图形化开发软件,实现了轴承状态信号采集、实时分析处理、LCD显示、上传云服务器、状态报警与故障诊断功能。通过小波包能量熵提取故障特征,可以准确地反映出故障聚集的频段,并将其输入到RBF神经网络实现故障类型的自动识别,提高了诊断的质量和效率。试验结果表明,系统数据可靠、通信效果好、故障诊断准确率高,满足实际应用的需求。 相似文献
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针对传统滚动轴承故障诊断方法过于依赖先验知识和专家经验,以及单一信号对某些故障识别率偏低的问题,提出一种变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障诊断方法.首先搭建滚动轴承试验与多信息采集系统;其次对地铁牵引电机轴承进行缺陷预制并采集轴承试验过程中的声发射和振动信号;然后用小波包分解对原始信号进行处理并提取特征,再用卷积神经网络对归一化后的特征信息进行融合;最后建立二维卷积神经网络模型,对不同工况下的地铁牵引电机轴承故障进行智能诊断.试验结果表明:变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能诊断方法,可在载荷和转速变化的情况下准确识别轴承的故障类型,当神经网络训练集与测试集涵盖工况相同时,准确度可达100%. 相似文献
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作为机床主轴的核心零件,轴承的动态刚度对机床加工精度至关重要。为模拟机床主轴轴承的工况,测量轴承运转过程中的动态刚度,设计了一种能够对多种组配形式的轴承轴向或径向动态刚度进行测量的轴承动态刚度测量仪。该测量仪有柔性驱动系统驱动、伺服电缸加载、直线旋转运动轴系传递载荷和旋转,测量系统能够实时监测轴承转速、载荷和被测轴承变形量等数据,从而计算出被测轴承的动态刚度。阐述了测量仪的工作原理、测量主体、柔性驱动系统、加载系统等关键系统的结构和工作方式,介绍了测量仪的技术特点,并通过试验验证了测量仪的可靠性。 相似文献
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故障1一台XD120型压路机在向前行走时,偶尔会出现机器被卡住不走的现象(机器向后行走一直正常),此时只要将机器向后行走一下再向前走,卡住现象就立刻消失。在出现此故障时,我们用压力表测液压驱动系统的压力,压力达到30MPa以上,表明驱动系统的压力过高,故判断此现象为机械系统故障,而非液压系统的故障所致。首先检查了机上钢轮与机架连接的轴承支撑部位,此处正常。 相似文献