带式输送机智能故障诊断系统的设计

针对带式输送机减速器和电动机故障发生率较高,故障识别、故障维护困难的问题,提出基于BP神经网络和D-S证据理论的智能故障诊断系统。给出带式输送机故障诊断模型,并根据理论设计对减速器智能故障诊断进行实例分析。结果表明,所设计的智能故障诊断系统能够提高故障识别精度、减少故障发生率。     

基于改进BP神经网络的采煤机截割部传动系统故障监测与诊断

为了对采煤机截割部传动系统故障进行监测和诊断,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。首先分析了采煤机截割部传动系统2种故障类型及其振动频率特性,在此基础上构建了基于L-M算法的BP神经网络故障诊断模型。其次,为了更准确地获得故障子类型以及故障严重程度的预测,设计了双层故障分类器。仿真结果表明,在公认数据集上测试,该神经网络模型对故障类型的分类预测准确率达99%,在故障子类型分类预测上也取得较好的效果,特别是对无故障情况的判断准确率达到100%,平均准确率为95%。验证了该方法的优越性。     

基于小波包和EM聚类的采煤机齿轮故障诊断

针对采煤机齿轮故障振动信号难以准确获取故障特征的问题,提出了一种利用小波包结合高斯混合EM聚类的齿轮故障诊断方法。首先对故障信号进行小波包分解和重构,得到其高频率尺度下的能量值,然后以此作为故障样本属性,结合高斯混合EM聚类算法建立故障模型数据库,最后将实时信号与故障库对比进行分类诊断。实验仿真结果表明,该方法对齿轮的几种典型故障表现出了良好的诊断能力,且可以实现采煤机不停机在线诊断,对提高采煤机故障诊断智能化水平具有较高的参考价值。     

基于混合时间序列卷积神经网络的轴承故障诊断

在传统滚动轴承故障诊断中,绝大多数方法采用了从振动信号提取特征的诊断模式,但是这种模式必然会使原始信号降维进而导致故障信息的丢失。卷积神经网络(CNN)通过权重共享和稀疏连接直接对原始信号进行操作,实现自适应特征提取,最大化保留故障信息。受CNN原理启发,开发出了一种基于工业振动信号特征的新型诊断框架,称之为混合时间序列CNN(HTS-CNN)。首先,利用估计总体比例的方法自适应确定模型训练样本数目;其次,通过对时间序列片段进行随机组合的方式,使模型能够提取非相邻信号特征;最后,利用Softmax激活函数在模型输出端执行多分类任务。通过对凯斯西储大学及CUT-2平台轴承数据进行分析,实验结果表明:该方法能够准确、有效的对滚动轴承故障进行分类。     

基于VMD瞬时能量与GA- RBF的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障的有效识别,提出了一种基于VMD瞬时能量与GA优化的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法,可以有效对滚动故障做出诊断。首先,VMD将滚动轴承振动信号进行分解成合适数目的本证模态函数;其次,计算本证模态函数分量的瞬时能量并组成特征向量;最后,将特征向量输入到GA优化的RBF神经网络实现轴承故障识别。通过滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证。结果表明,该方法识别滚动轴承故障的准确率为96.43%,较默认参数的RBF神经网络和EEMD瞬时能量与GA-RBF神经网络有明显的提高,证明了所提方法的可行性。     

基于 MPDE-EEMD 及自适应共振解调的轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承振动信号具有非线性、非平稳性和非高斯性,并且故障特征往往淹没于系统噪声之中而难于识别的问题, 提出了以多种群差分进化(multiple population differential evolution, MPDE) 算法来改进集合经验模式分解( ensemble empirical mode decomposition, EEMD) 的 MPDE-EEMD 消噪方法,并与自适应共振解调技术( adaptive resonance demodulation technique, ARDT)相结合实现故障特征提取。 首先,为了解决 EEMD 中加入参数依靠人工选择且难以准确获取的问题,建立极值点分布 特性评价函数,利用 MPDE 来寻优获取最佳白噪声幅值,实现 EEMD 自适应分解。 然后,采用峭度与相关性相结合的准则对分 解后的 IMF 分量进行自动筛选,将满足条件的有效信号进行重构,实现对原始振动信号的降噪处理。 最后,采用 ARDT 自动确 定对消噪信号进行带通滤波的带宽和中心频率,再通过包络解调提取出滤波信号的特征频率。 将轴承仿真故障信号与实际故 障信号用于算法的验证,结果表明 MPDE-EEMD+ARDT 能有效提取出轴承故障特征。     

基于LabVIEW的煤矿潜污泵故障诊断

针对煤矿潜污泵的工作环境并与工程实际相结合,在LabVIEW平台上开发了煤矿潜污泵故障诊断系统,通过频域信息与时域特征参数相联合的方式进行煤矿潜污泵的故障分析与诊断。该系统实现了煤矿潜污泵的振动信号分析、数据综合处理、振动数据的存储、故障级别报警和数据库查询功能,实现了对煤矿潜污泵的故障诊断。