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基于小波包分析和高阶模糊神经网络的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
滚动轴承是旋转机械中最易发生故障的元件之一,提出了一种基于小波包分析和高阶模糊BP神经网络的滚动轴承故障诊断新方法。该方法的具体诊断过程:采用小波包分解的方法提取样本信号各频段的Shannon熵值并结合其他一些量化指标,经筛选后作为特征向量输入滚动轴承故障诊断高阶模糊神经网络,对该网络进行训练与检验。实验表明这种方法与传统方法相比,在收敛速度及对训练总误差控制方面具有更大的优越性。 相似文献
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提出了一种利用小波包分析和BP神经网络对结构进行损伤识别的方法。该方法首先将加速度进行小波包分解,然后对分解系数进行重构,求得各频段内的能量,将能量变化量作为神经网络的输入向量对结构进行损伤检测。本文利用海洋平台模型对这一方法进行测试,结果表明这一方法可行。 相似文献
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为了能够提高数控机床故障诊断的正确率,提出了小波包模糊神经网络方法对数控机床进行故障诊断,也提出了小波包分析提取特征向量的程序,利用小波包分析可以获得数控机床的特征向量,应用模糊神经网络对数控机床进行故障诊断.利用小波包模糊神经网络对数控机床常见的8种故障进行了诊断,证明小波包神经网络进行故障诊断的有效性. 相似文献
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针对瓦斯传感器常见的偏置型、冲击型、漂移型和周期型4种突发型故障,以小波分析和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取特征能量谱与扩展Kalman滤波算法(EKF)优化的RBF神经网络进行模式分类辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。对瓦斯传感器的输出信号进行小波包分解,运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法进行裁剪,获取最优的特征能量谱,经处理后作为特征向量训练EKF-RBF神经网络,采用参数增广和统计动力学方法,通过带有整定因子的EKF参数估计,用来辨识瓦斯传感器的故障类型。实验结果表明:该方法的辨识正确率在95%以上,误报率和漏报率都明显优于其他算法,能够有效用于瓦斯传感器的故障在线诊断。 相似文献
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为了能够准确、快速地对火电厂锅炉进行故障诊断,系统地研究了小波神经网络在锅炉故障诊断的应用。提出了小波神经网络的数学模型;制定了小波神经网络的训练算法;以火电厂锅炉常见故障烟道再燃烧为例,对其进行了故障诊断的仿真分析,经过训练后的小波神经网络对锅炉进行故障测试,测试结果全部正确。 相似文献
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为了能够准确、快速地对离心压缩机的各类故障进行诊断,将小波理论与神经网络相结合,建立了离心压缩机的故障诊断模型,分析了Harr小波函数的定义和特性。针对离心压缩机的故障特征,建立了对应的小波分析神经网络,输入层的神经元为5个小波变换获得的故障特征向量;输出层神经元为5个离心压缩机的故障模式;隐含层有3层,神经元数总共有24个,该方法具有较高的计算精度和计算速度。 相似文献
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为了能够提高弧齿锥齿轮故障诊断的效率,使弧齿锥齿轮能够安全可靠地工作,深入地分析了小波包能量谱在弧齿锥齿轮中的应用。分析了弧齿锥齿轮故障的机理;研究了弧齿锥齿轮故障诊断的小波能量谱的机理;利用小波包能量谱对弧齿锥齿轮进行了故障诊断,结果表明该方法具有较好诊断精度。 相似文献
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对煤矿井下水泵的几种常见故障的产生机理以及故障与振动信号频率之间的关系进行深入分析。针对每种故障在振动信号中具有特定频率分量的特点,通过小波变换对采集到的振动信号进行降噪并提取特征频率。利用Matlab平台FFT分析采集的信号,将采集到的故障信号与特征频率进行对比,从而实现对水泵的故障诊断。实验验证表明,该故障诊断方法诊断精度高,用时短。因此,为水泵的故障诊断提供了一定的实际应用价值。 相似文献
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对基本的遗传算法进行了改进,并将其与BP算法相结合构成混合算法应用到电动机故障诊断的小波神经网络训练中。仿真结果表明,该算法有效地解决了小波网络初值设置不合理,极易进入局部极小的区域,以致网络振荡增大、不收敛,而GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。用训练过的小波神经网络模型对5组电动机故障进行验证和诊断的仿真结果也表明了,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,证实了该算法应用于电动机故障诊断的有效性。 相似文献