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船用柴油机机械微磨损故障诊断系统设计
来源:舰船科学技术 发布日期:2023-04-23
为有效诊断舰船用柴油机机械微磨损故障，设计新型船用柴油机机械微磨损故障诊断系统。此系统传感模块通过电感式传感器采集柴油机机械表面油液磨粒的静电信号后，由油液分析芯片启动基于MACNN的微磨损故障类型识别模型，使用多层卷积神经网络，全面提取静电信号的多维波动特征图后，以重组的方式将多维特征图转换为一维向量，通过序列注意力机制，学习重组后油液磨粒静电信号一维向量的序列特征，识别特征所属微磨损故障类型，
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煤矿大型机械设备滚动轴承故障诊断改进方法研究
来源:煤炭工程 发布日期:2023-04-20
针对传统的特征选择算法用于煤矿机械轴承故障诊断时将嵌入学习和特征排序分开，无法准确选择出能表征高维数据集的子集和故障诊断准确率不高的问题。文章提出了一种基于嵌入学习与稀疏回归的煤矿机械轴承故障诊断方法。该方法首先构造嵌入学习模型，学习高维数据的流形结构；其次，在回归模型中引入具有组稀疏性的l2,1范数，有效剔除冗余特征；然后联合嵌入学习和稀疏回归构造特征选择框架，选择出能准确
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一种基于状态观测器的大型旋转机械故障诊断研究
来源:电子测试 发布日期:2023-04-15
针对传统传感器故障在线诊断方法存在的问题,如精度低、效率差等,提出一种基于状态观测器的大型旋转机械故障诊断方法。首先,构建一种开环的状态识别系统,测量真实的输出变量和状态变量并且生成残差;然后,基于状态观测器测出状态变量及一阶导数,并随着状态观测器渐进稳定,缩小误差之和及状态残差值;最后,构建深度残差网络模型,对提取到的不同故障特征进行训练和分类,实现对故障点的准确定位和分类识别。实验结果显示,基
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汽车机械故障原因与诊断方法探讨
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-04-15
随着科技的飞速进步，汽车已经成为当今社会主要的交通运输工具之一。然而，汽车结构复杂，在使用过程中可能会产生一些机械故障，从而严重影响驾乘人员的生命和财产安全。为了提高汽车的可靠性，应该更加重视汽车的机械故障，仔细研究故障原因，采取科学的检测技术，以便准确地排除故障，从而为驾乘人员提供安全保障。
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基于FTA-BN的混合动力汽车故障诊断策略
来源:安徽工业大学学报(自然科学版) 发布日期:2023-04-15
为实现对混合动力汽车(HEV)底盘系统多部件进行故障融合诊断，提出一种基于故障树分析和贝叶斯网络(FTA-BN)相结合的故障诊断策略。结合VB语言和SQL Server开源数据库平台设计HEV底盘故障诊断系统，基于构建的HEV底盘系统故障树模型，通过故障树与贝叶斯网络的映射关系将故障事件转换为网络节点，引入专家系统；依据混合模糊推理结合有界深度优先搜索方法，通过对故障征兆的定性和定量分析，基于FT
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多模型Stacking集成学习的旋转机械故障诊断方法
来源:液压与气动 发布日期:2023-04-15
针对传统旋转机械故障诊断方法中单一机器学习模型出现的诊断精度低、泛化能力差且性能提升有限等问题，提出了通过Stacking框架异质集成多个机器学习模型对旋转机械进行故障诊断。首先利用小波包变换对旋转机械的原始振动信号进行特征提取；然后通过贝叶斯优化和网格搜索结合的方法调节各基学习器的超参数，采用DT、KNN、SVM及RF作为初级学习器，LR作为次级学习器构建Stacking异质集成学习模型；最后通
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农业可视化智能机械故障诊断系统研究
来源:南方农机 发布日期:2023-04-14
为解决农业可视化智能机械故障诊断的故障排除步骤冗长、诊断速度缓慢、诊断效率低、诊断精准率不足等问题，笔者应用文献调查法展开农业可视化智能机械故障诊断系统的探讨和研究，设计了一种基于知识库和推理机的专家诊断系统，该系统知识库和推理机相互分离，并运用了现代数据库技术，使用结构化查询语言，结构设计简单明了，通用性和稳定性较强。该系统模块组成主要包括远程监测功能、振动检测功能、油分析功能、异响诊断功能和红
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汽车发动机维修经验及故障诊断技巧
来源:汽车维修技师 发布日期:2023-04-01
汽车已经成为人们生活中必不可少的交通工具，随着购买汽车的人越来越多，在汽车使用过程中也会有越来越多故障问题，汽车维修备受关注。发动机作为汽车的关键零件，其故障维修水平会直接影响汽车的工作效率以及汽车行驶安全性和舒适度。本文分析了汽车发动机维修经验和故障诊断的方法，旨在提高汽车发动机维修水平。
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基于局部主成分保持投影的旋转机械故障数据降维方法
来源:振动与冲击 发布日期:2023-03-28
针对旋转机械高维故障特征集存在的特征冗余导致的分类困难问题，提出一种基于局部主成分保持投影(locality principal component preserving projection, LPCPP)的故障数据集降维算法。该算法将类间可分性判据、主成分计算两种思想与局部保持投影(locality preserving projection, LPP)相融合，使得算法具有剔除冗余特征、减小降
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基于多核监督流形学习的旋转机械故障诊断
来源:航空动力学报 发布日期:2023-03-28
为了准确地对旋转机械进行故障诊断，提出了一种多核监督流形学习算法（multi-kernel supervised manifold learning,MKSML）。MKSML算法可以有效地对高维故障数据进行特征选择，筛选出区分度高的低维故障特征。借助监督学习的思想，增强了同类样本的聚集性和不同类样本之间的差异性；同时基于所设计的多核函数提出了加权邻域图构建方法，能够保留近邻点之间的距离信息和角度信
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