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近年来数据驱动的故障诊断方法被广泛研究,但是这些方法有效的一个前提条件是训练诊断模型的数据与待测试数据应需采集自相同的设备和运行环境,然而这个前提条件在实际的诊断情形中很难得到满足,实际能够用来训练诊断模型的通常是采集自同类型设备或不同工况的历史数据。对于实际诊断情形下存在潜在差异的数据集,数据驱动故障诊断方法是否有效的问题鲜有讨论。首先讨论了影响诊断方法泛化性能的可能因素,然后构建了多个跨数据集诊断任务,在此基础上对几个数据驱动诊断方法的泛化性能进行了经验性的分析,分析发现相较于模型复杂度数据集间的分布差异是影响跨域诊断泛化性能的主要因素;并进一步从信号特性分析的角度解释了设备型号差异和工况差异对跨域诊断性能影响的深层次原因。这些讨论有益于启发面向实际诊断情形的数据驱动诊断方法的研究。 相似文献
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故障诊断中基于神经网络的特征提取方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在电路状态检测与故障诊断过程中,恰当地选择特征参数是诊断成败的关键。本文研究了基于神经网络的特征评价和特征提取方法,利用神经网络的训练结果对特征参数进行合理的评价。由于神经网络满足高分辨率信息压缩所需的非线性映射条件,通过特征提取将电路故障模式识别中复杂的分类问题转移到特征处理阶段,利用神经网络有效地实现了特征参数的提取。诊断实例验证了该方法的有效性。 相似文献
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压缩感知作为一种新型压缩采样方法,利用信号稀疏特性以远低于奈奎斯特采样定理的采样速率压缩采集信号,减小数据采集、传输、存储的硬件压力。基于压缩感知框架下压缩采集的信号,提出了一种滚动轴承故障诊断新方法。该方法选择部分hadamard矩阵作为测量矩阵,将峭度因子、方差、波形因子作为敏感特征参量,不重构压缩测量量,直接利用压缩采集信息,提取敏感特征,然后通过PSO-SVM算法进行模式识别从而实现故障诊断。研究结果表明,在一定压缩比范围内,利用该方法能够在降低平均采样速率的同时用更少的数据量表现故障特征,实现滚动轴承故障诊断。 相似文献
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针对齿轮箱的复合故障诊断问题,将深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)与XGBoost(e Xtreme Gradient Boosting)算法相结合,建立故障诊断模型。首先,利用深度卷积神经网络自适应提取原始振动加速度信号的特征矩阵。其次,将所得到的特征矩阵作为输入数据,运用网格调参法对XGBoost算法进行参数调整,得到XGBoost模型。最后,作为训练数据训练XGBoost模型,得到DCNN-XGBoost齿轮箱故障诊断模型。为了验证该模型的有效性和XGBoost算法的优越性,与DCNN-BP神经网络、DCNN-随机森林和DCNN-支持向量机三种模型作对比分析,并且对DCNN所得特征矩阵和人工提取的特征矩阵进行t-SNE可视化降维分析。结果表明,DCNN获得的特征矩阵可视化的效果优于人工提取的特征矩阵,并且随机森林的稳定性不如XGBoost算法,和BP神经网络相比,XGBoost算法在防止过拟合方面有一定的优势,SVM与DCNN的结合有其局限性,最后DCNN-XGBoost模型的诊断正确率和时间优于其他模型。 相似文献
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声发射特征的有效提取是起重机故障诊断和寿命预测的关键,且数据融合是通过融合多个原始特征来提取重要特征的方法。文中利用各种信号处理技术,从起重机重要部件的原始声发射信号中提取声发射特征,并采用随机森林方法从提取的特征中选择相关的特征子集。随后,选用8种降维方法对所选特征进行融合,来提取二维故障特征和健康指标。最后,利用巴氏距离和支持向量机验证故障诊断的准确性,计算出一种新的指标来选择合适的预测健康指标,并利用长短期记忆方法来预测起重机的剩余使用寿命,由实际工程中的起重机声发射数据验证了所提方法的有效性。 相似文献
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针对复杂设备故障快速诊断需求,在开展数控系统内部变量和过程状态数据采集与处理基础上,开发了设备在线维护管理功能模块,对提升设备运行状态在线监控水平和设备故障快速诊断能力具有一定的实际意义. 相似文献
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针对机械故障的特征提取问题,提出一种基于多小波系数的机械故障特征提取方法。首先,对不同工况的机械振动信号进行多小波分解;其次,利用分解后各层多小波系数的统计特征包括最大值、最小值、均值和标准差作为该工况振动信号的特征向量;最后,利用支持向量机的方法对机械故障进行识别。对滚动轴承正常状况与内圈故障、滚动体故障、外圈故障3种故障及多种损伤程度的实测振动信号进行故障识别试验,试验结果表明,该方法用于机械故障诊断可以获得较高的识别率,识别效果要优于基于单小波系数统计特征的识别方法,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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提出一种可以直接从振动信号中提取频域特征的非对称自编码器方法。与传统自编码器以重构振动信号作为目标输出不同,频域自编码器使用振动信号的频谱作为目标输出,这种非对称的自编码器可以学习振动信号与其频谱之间的映射关系,使得编码器可以输出频域特征。为了说明提出的频域自编码器的特征提取效果,在轴承数据集上进行特征提取和故障诊断实验,在没有引入标签信息的情况下,频域自编码器提取到的特征表现出较好的聚类效果,能够区分轴承的不同故障类型;进一步进行了泛化实验,训练分类器时使用1%的有标签样本,可以达到90%以上的故障分类准确率。实验结果表明,频域自编码器与传统自编码器相比,可以更好地提取振动信号的故障特征信息,具有一定的实用价值。 相似文献
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针对齿轮故障诊断问题,利用数理统计特征提取方法、深度学习神经网络、粒子群算法和支持向量机等技术,提出了一种基于深度学习特征提取和粒子群支持向量机状态识别相结合的智能诊断模型。该模型利用深度学习自适应提取的频谱特征与数理统计方法提取的时域特征相结合组成联合特征向量,然后利用粒子群支持向量机对联合特征向量进行故障诊断。该模型在对多级齿轮传动系统试验台的故障诊断中实现了中速轴大齿轮不同故障类型的可靠识别,获得了满意的诊断结果。应用结果也验证了基于深度学习自适应提取频谱特征的有效性。 相似文献
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针对行星齿轮箱振动信号噪声干扰大、单一分类器泛化能力不强的问题,提出了一种基于深度学习多样性特征提取与信息融合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用多目标优化算法优化多个堆栈去噪自动编码器(SDAE)以获得多个性能优异的SDAE,并提取多样性的故障特征;采用多响应线性回归模型集成多样性故障特征实现信息融合,得到多目标集成堆栈去噪自动编码器(MO-ESDAE),最后将其应用于行星齿轮箱故障诊断。实验结果表明:该方法能有效提高故障诊断精度与稳定性,具有较强的泛化能力。 相似文献
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基于形态梯度解调算子的齿轮故障特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
针对包络解调和形态闭算子易受强噪声和低频谐波分量干扰的缺点,提出了采用形态梯度解调算子提取脉冲信号的方法。对受到低频干扰的仿真脉冲调制信号和实测齿轮断齿故障信号的分析结果表明,形态梯度解调算子既抑制了噪声又充分突出了故障信号的冲击特征,具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,完全不受低频分量的干扰,且计算简单、快速,为齿轮故障特征提取提供了一种有效的方法。 相似文献
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针对有标记故障样本不足和故障数据高维非线性的问题,提出了基于半监督拉普拉斯特征映射(LE)算法的故障诊断模型。该模型运用LE算法,直接从原始高维振动信号中提取低维流形特征,并将其输入到基于LE的半监督分类器,从而识别出机械设备的运行状态。与传统方法相比,该模型能明显提高滚动轴承和齿轮的故障识别性能。 相似文献
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现有复杂网络应用于故障诊断时,通常基于时域信息出发建模,造成信号频域特征缺失,并且提取的网络拓扑特性过于宏观,对网络内部的局部变化不敏感。相比于宏观特征,局部特征往往蕴含更为丰富的信息,能更准确地表征网络模型。针对此问题,提出一种基于频域复杂网络分解的局部特征提取新方法,该方法借助复杂网络的结构特性来获取信号在频域的变化规律,采用对网络局部变化敏感的微观特性表征整个网络模型,不受机理的限制,应用灵活。采用滚动轴承不同故障的数据进行验证,并与常规复杂网络拓扑特征和时域统计参数进行对比分析,结果表明,本研究方法及提取的特征可分性好,对故障识别正确率达99%,可满足滚动轴承故障诊断的需求,同时对其他非平稳信号处理及识别有一定的借鉴意义。 相似文献
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基于等距特征映射和支持矢量机的转子故障诊断方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对振动信号的非线性特征,提出一种基于等距特征映射(Isometric feature mapping,ISOMAP)和支持矢量机(Support vector machine,SVM)的转子故障诊断方法。利用ISOMAP把数据从高维空间投影到低维空间而不改变数据内在属性的特点,对高维的故障振动信号降维并提取出低维的数据作为特征矢量,采用一种新核函数支持矢量机作为分类器进行故障诊断。将该方法应用于转子故障诊断,结果表明,ISOMAP-SVM方法不仅具有较高的故障诊断率,而且取得振动信号在低维空间的可视化表示。与其他核函数相比新核函数支持矢量机具有较好的诊断效果。 相似文献