基于ELMD能量熵与PSO-SAE的齿轮故障诊断研究

齿轮发生不同的故障会导致不同频带内的信号能量值发生改变,因此可通过计算不同振动信号的能量熵判断齿轮是否发生故障,而针对复杂多变的工况和噪声的干扰而导致的齿轮振动信号的非线性、非平稳性且由于数据量大等问题。传统的信号分析方法,已无法表征丰富,海量的信号信息与复杂的多元非线性信号关系。故本文提出基于ELMD能量熵与PSO-SAE的齿轮故障诊断研究。该研究首先对原始信号进行ELMD分解,得到若干个乘积函数(PF);其次,对ELMD分解结果的前7个PF进行求取能量熵作为特征样本。最后进入一个经粒子群优化后的深度学习网络即堆叠自动编码机网络(PSO-SAE)对特征样本分类。实验中,将PSO-SAE与两类常用支持向量机分别进行识别精度与运行时间的对比。实验结果证明,所提研究方案可很好地应用在齿轮故障诊断研究中。     

基于自适应阈值投影的双行车牌分割方法

Aiming at the problem that there are few algorithms and low correct segmentation rate of double row license plate number in China, an adaptive projection method for double row license plate segmentation is proposed. Firstly, the image of license plate in HSV (Hue Saturation Value) space is binarized. Secondly, the double line license plate is segmented into a single line license plate by the adaptive projection method. Finally, the characters on the license plate number are segmented. Experiments show that this method can effectively segment the double line license plate with white characters on blue background, red characters on white background, black characters on green background, and black characters on yellow background, and the correct segmentation rate of the double line electric bicycle brand is higher. At the same time, this method overcomes the shortcomings of the deep learning method such as long training time and a large number of data sets. The proposal t is a simple and efficient segmentation method.     

基于协整分析的风电机组状态监测方法

针对风力发电机组SCADA系统受到环境及运行等因素影响[1],常常发生故障漏报和误报等问题,提出一种基于协整计算的风力发电机SCADA非平稳数据分析方法。风力发电机SCADA数据经协整计算可以获得附带风力发电机状态信息的残差,通过分析该协整残差可实现风力发电机的状态监测。取内蒙古包头市固阳县某风场1.5 MW双馈风电机组所采集的SCADA数据为研究对象,利用部分非平稳数据建立协整模型,并用一组正常运行数据以及一组已知齿轮箱故障数据对模型进行验证,结果表明,所提方法可有效抑制SCADA数据中由环境和运行引起的响应,准确识别风力发电机的运行状态,简单有效的实现风力发电机的状态监测.     

PCA-SAE的齿轮箱故障诊断方法研究

针对因长时间的信号采集使得振动信号面临数据量大的问题。传统的信号分析方法,已无法解决大数据情况下故障的特征提取与分类,同时采集到的数据样本具有多维度多样本的情况,导致训练网络时在前期导入数据阶段耗费大量时间与硬件的内存,并且会导致网络训练中产生过拟合现象,影响分类准确率。针对以上问题本文提出基于主成分分析与堆叠自动编码机相结合的齿轮故障诊断研究,以实现对齿轮振动信号快速准确的特征提取与分类。首先对原始信号进行主成分析,得到各主成分贡献率,其次,选取主成分贡献率高的前几列作为深度学习网络输入样本。最后深度学习网络即堆叠自动编码机网络对训练数据集进行学习提取数据中的特征并应用测试数据集部分进行分类并计算分类的准确率。最终,实验中将所提深度学习方法与传统的特征提取方法和分类方法进行比较最终识别精度进行比较。实验结果表明本文所提方法最终可以达到98.6%的准确率,实现端到端的故障诊断方法,可以很好的应用于故障诊断领域。