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针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命(remaining useful life,简称RUL)预测困难的问题,提出一种结合卷积神经网络(convolution neural networks,简称CNN)和长短时记忆(long short term memory,简称LSTM)神经网络的滚动轴承RUL预测方法。首先,对滚动轴承原始振动信号作快速傅里叶变换(fast Fourier transform,简称FFT);其次,将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后,将其作为CNN的输入,并利用CNN自适应提取局部内在有用信息,学习并挖掘深层特征,避免传统算法需要专家大量经验的弊端;然后,再将深层特征输入到LSTM网络中,构建趋势性量化健康指标,同时确定失效阈值;最后,运用移动平均法进行平滑处理,消除局部振荡,再利用多项式曲线拟合,预测未来失效时刻,实现滚动轴承RUL预测。实验结果表明,所提方法构建的趋势性量化健康指标在两种故障模式下都具有良好的单调趋势性,预测结果能够较好地接近真实寿命值。 相似文献
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为了降低滚动轴承故障智能分类的训练时间并提高分类精度,提出了一种滚动轴承正常、内、外环故障及不同故障严重程度的多状态分类方法。该方法首先采用峭度值结合相关系数法确定集合经验模态分解结果中包含主要状态信息的固有模态函数;再将其组成特征矩阵,利用奇异值分解所得奇异值作为特征向量;最后在采用改进分类规则的超球多类支持向量机分类时,提出由各状态超球球心间距中的最值来确定多类分类器核参数的选取范围,缩小选取区间,最终实现滚动轴承的多状态分类。实验结果表明,提出的滚动轴承多状态分类方法可以减少分类器的训练时间,提高分类精度。 相似文献
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前言黑龙江省双鸭山发电厂3号机为引进前苏联10台215MWK—21.5—130—1型凝汽式汽轮机中的第九台。安装过程中发现;该汽轮机高压缸下缸体喷嘴前第二螺孔处结合面过窄,宽度只有13mm;汽缸结合面高低不平,特别是下缸体靠近喷嘴处有4处凹 相似文献
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具有间断事件检测和分离的经验模态分解方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对在经验模态分解(EMD)筛选过程中间断信号引起的模态混叠问题,提出了一种新的解决方法.该方法为根据间断过程信号与正常背景信号时间尺度的不同,利用固有模态函数(IMF)的瞬时频率特性实现间断信号的精确定位,依据定位的间断信号段经端点延拓重新做EMD分离出间断信号,从而在后续的EMD中消除该间断信号的影响.将该方法与小波法消除间断信号的结果进行了比较,显示其滤除结果的信号失真较小,并可将间断信号分解为一固有模态函数. 相似文献
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基于改进YOLOv3算法的公路车道线检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对YOLOv3算法在检测公路车道线时存在准确率低和漏检概率高的问题, 提出一种改进YOLOv3网络结构的公路车道线检测方法.该方法首先将图像划分为多个网格, 利用K-means++聚类算法, 根据公路车道线宽高固有特点, 确定目标先验框数量和对应宽高值; 其次根据聚类结果优化网络Anchor参数, 使训练网络在车道线检测方面具有一定的针对性; 最后将经过Darknet-53网络提取的特征进行拼接, 改进YOLOv3算法卷积层结构, 使用GPU进行多尺度训练得到最优的权重模型, 从而对图像中的车道线目标进行检测,并选取置信度最高的边界框进行标记.使用Caltech Lanes数据库中的图像信息进行对比试验, 实验结果表明, 改进的YOLOv3算法在公路车道线检测中平均准确率(Mean average precision, mAP)为95%, 检测速度可达50帧/s, 较YOLOv3原始算法mAP值提升了11%, 且明显高于其他车道线检测方法. 相似文献
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基于深度在线迁移的变负载下滚动轴承故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对变负载条件下滚动轴承源域与目标域中相同状态的数据特征分布差异性较大,目标域数据按照序列方式在线获取时,数据更新需重新训练模型的问题,提出一种深度在线迁移的CNN-ISVM (convolutional neural networks-incremental support vector machine)变负载下滚动轴承故障诊断方法.该方法运用短时傅里叶变换得到不同负载下滚动轴承振动信号的频谱图并构建数据集;使用源域数据建立CNN-ISVM预训练模型并保存模型参数;利用迁移学习将源域共享模型参数迁移至目标域CNN-ISVM模型训练过程中,快速建立分类模型;分类模型中的ISVM分类器在保留已学到知识的基础上,在线处理目标域新增数据,无需重新训练.经实验验证,所提出方法可实现数据按照序列方式采集的变负载下滚动轴承多状态在线分类,并具有较好的稳定性及较高的准确率. 相似文献