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深度Laplacian正则化自动编码器的旋转机械故障诊断
来源:机械设计与制造 发布日期:2021-12-29
为了解决传统深度自动编码器存在的过度拟合以及泛化能力弱等问题，提出一种基于深度Laplacian正则化自动编码器的不平衡旋转机械故障诊断。首先将采集到的振动信号输入到构造的深度Laplacian正则化自动编码器模型中进行逐层特征提取，将Laplacian正则化项引入到深度自动编码器的原始目标函数中，以平滑故障诊断模型中数据的流形结构，从而提高故障诊断框架的泛化性能，然后利用BP分类器对提取的深层判
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基于多尺度特征融合残差神经网络的旋转机械故障诊断
来源:振动与冲击 发布日期:2021-12-28
轴承、齿轮等旋转部件常在复杂工况下运行,环境噪声干扰大,导致故障特征微弱而难以准确诊断。基于此,该研究提出一种新的多尺度特征融合残差块(multi-scale feature fusion residual block, MSFFRB)设计方法,基于此构建了一维残差神经网络用于旋转机械故障诊断。该模型能够将不同尺度的网络卷积层级联在一起提取多尺度特征信息,在残差块内部实现了多尺度特征信息的有效融合
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广义瞬时速度同步化分步解调变换及其对旋转机械振动信号分析
来源:振动与冲击 发布日期:2021-12-28
针对当前基于广义解调(generalized demodulation, GD)的方法对旋转机械振动信号处理的不足,提出了广义瞬时速度同步化分步解调变换。对信号进行短时截取,引入倾斜角对瞬时频率(instantaneous frequency, IF)进行描述,并采用峭度实现对倾斜角的自适应选取,从而获取该段信号的瞬时频率;而后推导前、后向解调因子对信号进行解调,避免了对瞬时频率进行预估计的同时提
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基于高价值小样本的石化装置旋转机械故障诊断NN模型
来源:机床与液压 发布日期:2021-12-28
针对石化装置旋转机械故障特征之间呈现模糊性和耦合性导致故障类型识别难的问题,提出基于高价值小样本的石化装置旋转机械故障诊断NN模型。依据故障特征拟合情况,提取高价值小样本故障特征;运用高价值小样本故障特征建立高效的NN模型,利用梯度搜索技术,使网络的实际输出值和期望输出值的误差最小,达到最佳分类效果。研究结果表明:高价值小样本故障特征的训练数据与测试数据具有高度的一致性,故障类型识别的准确率达到9
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优化VMD算法在汽车逆变器早期故障诊断中的应用
来源:三峡大学学报(自然科学版) 发布日期:2021-12-27
针对传统变分模态分解(VMD)对电动汽车Z源逆变器早期故障诊断中的分解效果受分解个数K和二次惩罚因子α的影响而导致诊断效果差的问题,提出了天牛须搜索算法(BAS)优化VMD参数的Z源逆变器早期故障诊断方法.对Z源逆变器三相桥臂中点间的线电压信号,采用天牛须搜索算法优化VMD的参数K和α,利用小波分解提取出VMD各模态分量的小波能量作为Z源逆变器的早期故障特征;然后使用支持向量机识别多种不同软故障;
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石油化工自动化仪表故障诊断方法研究
来源:中国设备工程 发布日期:2021-12-25
由于仪表自身运行产生的信号会对故障信号的分析产生干扰,导致故障诊断出现误差,为此,要展开石油化工自动化仪表故障诊断方法研究。利用VMD对信号进行分解,通过Hilbert变换将信号转换为单边频谱,并计算其在不同模态下的基础参数基带范围,在拉格朗日乘法算子的支撑下,通过二次惩罚因子对分解后的信号进行去噪处理,将故障信号与仪表故障特征参数进行匹配,实现对故障的准确诊断。实验结果表明,所提方法对故障诊断的
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浅谈起重机械的故障诊断与检验检测
来源:中国设备工程 发布日期:2021-12-25
随着我国市场经济体制的迅速发展,在发展海洋强国的大环境下,各类大型机械的应用更为频繁,起重机械作为海上生产的重要设备,在使用过程中如出现故障问题,将会引起较为严重的安全事故。为有效规避安全隐患,必须做好故障隐患诊断与检验检测,提早发现问题并解决,保证机械安全。本文将结合实际情况,对起重机械故障诊断与检验检测技术进行详细分析,以期为今后开展的相关工作提供借鉴与参考。
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迭代时间重排同步压缩变换及其在机械故障诊断中的应用
来源:振动工程学报 发布日期:2021-12-23
机械设备常运行在复杂环境下，往往受到时变载荷、时变转速、瞬态冲击等非平稳工况的影响，导致故障时有发生，时频分析技术可以兼顾时间和频率两个变量，得到了广泛应用。然而传统时频分析方法在提高时频聚集性和减弱交叉项之间存在矛盾，为了实现复杂环境下机械设备的故障诊断，提出迭代时间重排同步压缩变换方法。首先，在时间重排同步压缩变换的基础上构造新的群延时估计算子，然后只需进行一次重排操作即可获得更锐利的时频表示
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基于LMS算法及BP神经网络的汽车发动机故障诊断模型研究
来源:微型电脑应用 发布日期:2021-12-20
为了降低交通事故发生概率、确保人民生命财产安全,将采集的发动机信号分为8类,基于LMS算法利用线性判别函数构建发动机故障状态识别模型对发动机状态进行快速判断,基于三层BP神经网络构建故障定位分类模型对存在故障的发动机进行故障分类,经过800个实例数据验证,判别准确率高达95.375%,模型诊断效果良好,为发动机故障诊断与定位提供了技术支撑。
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智能技术在电子信息工程自动化设计中的应用
来源:电子技术 发布日期:2021-12-20
阐述智能技术在电子信息工程自动化设计中的优势,应用实践,包括生产线操作、产品设计流程优化、故障诊断、辅助生产及检索服务、集成化控制。
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