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利用SOM网络可视化方法诊断液压系统故障 总被引:3,自引:0,他引:3
由于液压系统的非线性、故障机理的复杂性和多样性,很难准确判断复杂液压系统的故障原因,利用神经网络具有良好的非线性映射能力、自学习适应能力和并行信息处理能力,为解决未知不确定非线性系统的问题提供了一条新的思路.介绍了基于自组织特征映射神经网络(SOM网络)进行液压系统故障诊断的方法.SOM网络是一种重要的无导师学习训练算法的神经网络,使用该算法进行训练后,可以将高维输入空间映射到二维空间上,并对故障现象进行自动分类,从而得出它们对应的故障原因.同时为了便于识别故障,利用U矩阵图对神经网络仿真结果进行可视化.以某工程机械的水平支腿液压系统为例,应用SOM网络进行仿真,并对结果进行可视化.仿真结果表明,SOM网络可视化方法具有故障模式识别能力,为液压系统故障诊断提供一条新途径. 相似文献
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轧钢机结构耦合振动问题 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了自动轧管机主传动系统扭转振动,横向振动和齿轮振动间的耦合关系,建立了结构耦合振动方程,通过对方程的讨论,找到了该机的动力学缺陷,指出了解决的途径。 相似文献
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建立了利用调节发电机端电压、可带载调压变压器分接头与静止电容器组的补偿容量来获得系统年综合费用最小的无功规划优化数学模型。将此问题分成连续优化和离散优化两个子问题,采用非线性内点法和改进遗传算法交替求解的混合算法。在迭代的不同阶段,分别对内点法和改进遗传算法进行收敛条件改进,使两者的优化结果互为基础、相互利用,保证了混合算法的整体寻优效率。118节点系统的无功优化计算表明,所提算法可有效提高单一算法的收敛性能和运算速度。 相似文献
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以液压设备运行状态在线监测为目标,采用电信号李萨如图融合技术,在工控机虚拟仪器平台中开发了包含李萨如图、电参量和功率圆等监测内容的状态监测系统。在交流电动机拖动液压系统实验台上进行实验,结果表明:李萨如图面积、倾角等特征参量与电功率参量能够反映液压设备负载工况,功率圆与电功率参量能够反映设备的功率匹配状况。 相似文献
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针对塔机主动防碰撞预警系统中超声检测技术瓶颈问题,设计了远距离超声检测系统架构,开发了远距离超声检测装置,提出了远距离振动模型延时估计方法。该系统主要由超声换能器、微控制器模块、超声信号激励模块、超声信号调理模块、温度补偿模块等构成。在传统阈值法的基础上,根据超声换能器振动时域波形上升沿特征识别超声回波信号,并由此估计超声回波起始位置。试验研究结果表明,该装置利用振动模型延时估计方法,可以精确、稳定、可靠地实时检测距离为33 m的障碍物。 相似文献
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U型砼梁结构在上海城市轨道交通工程中的运用尚属首次,其具有壁薄、呈开口断面、抗扭刚度低、安装精度要求高、施工难度大等特点,本文重点介绍了U型梁运输工艺、吊索具设计、吊装工艺和安装调整技术方法研究. 相似文献
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为解决一维振动信号难以充分挖掘表达状态特征信息以及柱塞泵配流盘磨损早期识别问题,基于卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNN)优秀的图像处理能力,提出了一个优化VMD-CWT-CNN模型。首先,采用连续小波变换(Continuous wavelet transform, CWT)对信号进行预处理,得到信号的二维时频图,作为CNN模型的一路输入,将状态识别问题转化为CNN图像识别问题。其次,基于相关系数对变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)参数优化后,利用优化VMD对振动信号进行预处理,再以相关系数和峭度值最大为优选原则,甄选出三组蕴含故障特征的本征模态函数(Intrinsic mode function, IMF),将其重组为三通道一维信号,作为CNN模型的另一路输入。最后,在CNN模型中将两路信息汇聚并得到柱塞泵配流盘磨损状态识别分类结果。实验中,此方法分别采用优化VMD和CWT对振动信号预处理,再结合CNN对磨损状态进行分类。实验结果表明,该方法对于配流盘磨损的三种状态的识别效果显著优于单路... 相似文献
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