-
移不变时频流形自学习的旋转机械故障特征增强
来源:振动工程学报 发布日期:2020-06-15
针对传统稀疏方法在字典构造过程的不足及稀疏表征结果的局限性问题,通过在移不变稀疏学习的框架下,引入时频流形学习,提出了一种新的移不变时频流形自学习的故障诊断方法。该方法基于时频流形对信号局部特征结构的挖掘与增强能力,采用包络谱熵获取信号特征最优本征包络模态分量,提出利用局部流形包络模态完成对全局包络信号的移不变学习与特征增强,结合相位保持以及一系列逆变换完成全局信号移不变流形模态的重构表达与增强学
-
汽车安全气囊系统故障诊断及其检修技术
来源:南方农机 发布日期:2020-06-15
随着汽车的普及,交通事故发生概率也不断增加,汽车的安全气囊系统能够减少对驾驶员的伤害,降低对人们的损伤。本文对安全气囊的工作原理进行表述,并提出对于安全气囊故障的诊断方法及故障维修技术,希望能够提高安全气囊的使用效果,减少交通事故造成的人员伤亡。
-
基于特征贡献率的机械故障分类方法
来源:振动.测试与诊断 发布日期:2020-06-15
为提高往复压缩机、航空发动机等复杂机械故障分类的准确率,依据特征参数对不同故障的敏感度存在差异的特性,提出一种狄利克雷过程混合模型(Dirichlet process mixture model,简称DPMM)与贝叶斯推断贡献(Bayesian inference contribution,简称BIC)相结合的分析方法。采用DPMM方法自学习机械振动信号高维特征的统计分布模型,并依据BIC理论计算
-
基于神经网络的汽车电控发动机故障诊断分析
来源:粘接 发布日期:2020-06-15
近年来,随着电子控制技术的快速发展,传统的汽车行业也引进了电子控制技术,极大改善了传统汽车产品电动发动机存在的问题。电子控制技术在汽车中的应用使得汽车电控系统越来越复杂,汽车电控发动机发生故障时,故障诊断变得更加的复杂。人工智能技术的日趋成熟,为汽车电控发动机故障诊断提供了全新的诊断模式,通过搜集汽车电控发动机典型故障,分析各种故障的特征,利用神经网络在模式识别上的优势,对故障特征进行分析,提高汽
-
基于EEMD与模糊信息熵的旋转机械故障诊断方法
来源:兰州理工大学学报 发布日期:2020-06-15
针对旋转机械故障识别率偏低的问题,提出一种基于EEMD与模糊信息熵的旋转机械故障诊断方法.该方法结合EEMD分解和模糊信息熵在特征提取方面的优势,构造出一种能够精细度量不同类别振动信号故障概率复杂度的特征集合.首先将原振动信号进行EEMD分解,获得若干个本征模态函数(IMFs);计算出前5个高频IMF分量的模糊信息熵组成高维特征集;利用LPP对高维特征集进行维数约简剔除冗余不相关特征;最后将约简后
-
温度分析法在汽车空调故障诊断中的应用研究
来源:时代汽车 发布日期:2020-06-05
温度场的测量与分析技术广泛应用在冶金、电子、机械、化工等行业。非接触式温度测量方法是温度测量的重要手段,且具有测量速度快、定位准确、安全可靠等优势。以常见车型为研究对象,采用非接触式温度测量方法对汽车空调系统进行温度的测量与分析,实测了多种工况下的温度值,分析得到了各自相应的温度分布规律,并通过设置故障的方法,得到了故障模式下的温度分布规律,对分析结果进行了验证。结果表明,温度分析法可以作为汽车空
-
钢铁企业关键设备轴承部件状态监测及故障诊断
来源:江苏科技信息 发布日期:2020-05-30
大型旋转机械设备在钢铁企业应用广泛,轴承是其中不可缺少的关键部件,也是最容易发生故障的部件。文章首先介绍了滚动轴承和滑动轴承的主要失效形式,并将应力波分析技术引入关键设备轴承部件状态监测及故障诊断。通过干熄焦提升机、连铸大包回转台、TRT机组3种不同设备的滚动轴承和滑动轴承监测诊断案例,以设备开盖检修的情况验证了滚动轴承外圈开裂、滑动轴承轴与轴瓦之间存在严重碰摩、润滑污染、润滑不良等诊断结论的有效
-
基于恒等映射CNN的高压断路器机械故障诊断方法
来源:高电压技术 发布日期:2020-05-29
为提升高压断路器机械故障识别效果，增强诊断方法的泛化性，提出基于恒等映射卷积神经网络的高压断路器机械故障诊断方法。利用多个加速度传感器全方位的获取断路器振动信息；设计基于恒等映射卷积神经网络的故障诊断模型，信号经下采样、数据拼接等预处理手段输入，由模型综合分析各传感器信号特征并识别故障。该方法在网络结构上增加首尾直连通道，与以往研究使用的卷积神经网络（CNN）相比，缓解了梯度消失问题，提升了训练精
-
基于GrC-NN和DS证据理论的电动汽车故障诊断
来源:合肥工业大学学报(自然科学版) 发布日期:2020-05-28
文章针对电动汽车故障数据庞杂、非线性的问题,提出了一种基于粒计算神经网络(granular computation-neural network,GrC-NN)和Dempster-Shafer(DS)证据理论的电动汽车故障诊断方法。该方法采用GrC对电动汽车故障信息进行属性约简,使用约简后的样本训练反向传播(back propagation,BP)神经网络与径向基函数(radial basis f
-
分析汽车电气系统故障的诊断维修技术
来源:数字技术与应用 发布日期:2020-05-25
本文从直观诊断法、对比诊断法、仪器诊断法三个方面,对汽车电气系统故障诊断技术进行分析,在此基础上论述了汽车电气系统故障维修技术。
027-87841330