共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
针对诊断转子裂纹故障时出现的许多不确定性的信息,信息的重要度不同以及冗余等问题,提出了一种基于粗糙集的裂纹故障诊断方法.利用粗糙集相对约简的不唯一性和不确定知识的表达能力,将诊断转子裂纹的相关特征参数进行模糊化及离散化处理,构建故障决策表.对故障征兆参数进行约简,去除冗余信息,求出集合的正域.根据依赖度和重要度关系,求出集合的核,作为诊断转子裂纹故障的规则,简化了诊断过程.实例表明,该方法能较大的提高转子裂纹故障诊断的效率和可靠性. 相似文献
4.
5.
基于粗糙集和神经网络的柴油机故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了粗糙集理论的核心内容和ROSETTA软件的特点,给出了基于粗糙集理论的柴油机缸盖振动信号的故障诊断系统。以某型号大功率柴油机为例,首先将提取的缸盖振动信号经过小波包消噪和时域、频域分析,构造出用于故障诊断的特征值,然后应用ROSETTA软件约简特征属性,最后通过神经网络进行故障模式分类。通过对比ROSETTA软件处理前后神经网络的输出结果,表明粗糙集理论能优化特征属性,有效地减少神经网络的输入节点数,提高故障分类的准确率。 相似文献
6.
7.
8.
基于粗糙集理论的柴油机神经网络故障诊断研究 总被引:8,自引:1,他引:8
介绍了粗糙集理论的核心内容 ,给出了基于 kohonen神经网络的连续属性值离散化方法。应用粗糙集理论对反映柴油机运行工况的特征参数进行了属性简化 ,剔除了不必要的属性。研究了 RBF神经网络故障诊断模型及学习规则 ,给出了基于粗糙集理论的 RBF神经网络故障诊断原理和步骤。通过对柴油机供油系统柱塞磨损故障的自动分类和诊断 ,表明该系统能有效地减少神经网络的输入节点数 ,克服了神经网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点。 相似文献
9.
10.
11.
12.
13.
根据Bently实验台所采集的碰摩、松动、不对中、不平衡4种典型的汽轮机转子振动故障水平方向与垂直方向的数据所建立的汽轮机转子振动故障序列自回归滑移平均(ARMA)模型,由ARMA模型参数计算自谱函数值,建立汽轮机转子振动故障时间序列的自谱函数图谱。对不同类故障所建立ARMA模型的自谱函数图谱分析表明:故障征兆信息较明显,有较好的故障区分度。另外由于ARMA模型的特征向量浓缩了原时间序列信号的全部信息,对ARMA模型的特征向量参数利用多节点输入双隐层BP神经网络完成p维欧氏空间到二维欧氏空间的非线性映射,对汽轮机转子振动故障状态进行诊断。诊断结果表明:对应故障类型的ARMA模型样本通过训练后的神经网络在二维欧氏空间中能较好地对故障进行分类,同类故障的检验样本与目标函数值在欧氏空间具有最小距离,表明基于ARMA模型的二维欧氏空间双隐层神经网络故障诊断方法有较高的故障辨识能力。 相似文献
14.
由于旋转机械振动信号具有非线性、非平稳性,为了准确诊断故障,介绍了一种基于希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)的振动信号时频分析方法,并在此基础提出了HVD边际谱和时频三维谱用于振动信号的进一步分析。通过与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对比发现,HVD方法克服了模态混叠和幅值失真缺陷,具有更高的分解精度,而且其边际谱和时频三维谱更加清晰地展示出信号各频率的变化情况。对仿真信号及转子实际振动信号进行实验研究,清晰地展现了故障特征,取得了良好的分析效果,证明了HVD方法及其边际谱、三维谱在处理非线性、非平稳问题上的有效性。 相似文献
15.
基于神经网络的内燃机排放预测方法的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
抛开数学建的模式,尝试把神经网络方法引入内燃机的排放性能预测。该方法的预测精度不依赖于研究对象的数学模型,不需要复杂的数学演算,方法简便,以进气成分变化对柴油机排放性能的影响为例进行了探索,经过试验验证,证明了该方法的可行性。 相似文献
16.
分析了BP算法。在MATLAB环境下以改进的BP网络为识别模型对内燃机活塞-缸套磨损的几种故障进行分类训练,并应用待识别的故障样本识别仿真。结果表明,该方法在活塞-缸套磨损诊断中是行之有效的。 相似文献
17.
为精确诊断转子故障,以转子故障模拟实验台的实测数据为研究对象,采用基于小波包能量特征向量提取的信号特征值作为网络的学习样本,采用改进弹性BP算法训练网络研究转子的振动状态。为神经网络在转子故障诊断领域更深入广泛的应用提供可参考的思路和方法。 相似文献
18.
19.
内燃机整机振动神经网络自适应主动控制技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了一种发动机一汽车振动模型,利用神经网络自适应主动振动控制与机械被动控制相结合的方法,通过自适应控制算法,在控制过程中自动调整、修改和完善控制参数,从而达到了最佳的控制效果。应用MATLAB语言编程仿真表明:设计的神经网络自适应控制系统的振动控制效果优于机械被动隔振和半主动隔振(PID与模糊控制),而且对振动环境的自适应能力强,有很强的鲁棒性和很好的减振效果。 相似文献
20.
针对发动机电控系统故障的多样性和复杂性特征,为了便于汽车检修人员更便捷的检测出故障的原因,现研究一种基于虚拟仪器和人工神经网络相结合的汽车发动机电控系统故障诊断的新方法。利用虚拟仪器技术,可方便地对电控发动机运行状况进行数据采集,配合神经网络系统,能对采集的数据作实时有效的分析,直接给出故障诊断结果。通过对文中采集的数据进行分析,证实了方法的有效性和可行性。 相似文献