基于回声状态神经网络风电齿轮箱故障诊断方法

增速齿轮箱是大型风力发电机组的关键部件,应采用合适的方法进行故障诊断对其运行状态进行预测。本文提出了基于小波包和回声状态神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先利用小波包分解风机齿轮箱的故障信号,能够得到振动信号位于不同频段的故障特征,接着对不同频段的故障特征频率做归一化处理,进而组成故障特征向量,最后将特征向量输入回声神经网络模型得到故障类型。该方法减小了传统的BP神经网络模型神经网络算法陷入局部最优解的风险,提高了网络的收敛速度。     

基于BP神经网络的立磨齿轮箱专家诊断系统研究

水泥厂生料立磨齿轮箱一般采用两级定轴齿轮与一级行星齿轮相结合的传动方式。行星齿轮传动的复杂性使故障形式与特征呈非线性的映射关系,常用信号处理方法提取故障特征的有效性存在不足。对此,分析并计算立磨齿轮箱齿轮及轴承故障的特征频率,构建基于BP神经网络的齿轮箱故障诊断系统,对水泥厂JLP400型水泥立磨齿轮箱行星齿轮箱齿轮及轴承进行诊断,并给出诊断结论。     

基于温度分析的抽水储能发电机故障模式识别

为提高抽水蓄能电站系统运行的稳定性和可靠性,提出了一种通过主站发电机瓦温信息构建发电机故障诊断模型的方法。以温度值作为特征量构建了支持向量机故障诊断模型,结合麻雀算法全局寻优和局部寻优自由切换的优势,将故障识别正确率作为迭代更新的目标函数,对支持向量机的惩罚因子以及核函数半径的参数组合进行优化。根据麻雀种群位置优化特点,给出了基于麻雀搜索算法进行SVM参数优化的详细步骤流程,并对采集的水泵发电机实测温度数据进行验证和分析。实测数据表明,所提方法可对下导瓦间隙偏小、冷却器容量不足、透平油老化、杂质混入等故障模式进行识别。与若干现行同类方法进行对比分析可知,基于温度分析的发电机故障诊断方法可为抽水储能发电机运行状态监测及主站电机的安全可靠运行提供有益参考。     

行星变速箱故障模拟试验工况参数确定

针对行星变速箱故障模拟试验台搭建成本高、周期长的缺点,运用三维建模软件ProE、有限元分析软件ANSYS和动力学分析软件ADAMS联合建立行星变速箱齿轮—箱体刚柔耦合动力学仿真模型,从行星变速箱的挡位、输入转速、载荷和振动传感器测点布局等4个方面进行分析,仿真得到最佳参数设置:挡位Ⅳ挡,转速1500 r/min,载荷900 N·m,测点3。最后通过实物试验台采集的各个工况的振动信号的时域波形和频谱图初步验证仿真结果的准确性,为开展实物试验提供指导。     

GA －BP 神经网络模型在地区工业技术创新能力评价中的应用

针对当前技术创新能力评价方法大多建立在线性模型的基础上,且技术创新能力影响因素较多,可能存在多重共线性的缺陷,本文提出了遗传算法优化的BP神经网络模型。GA－BP神经网络模型在以下几方面做出了改进：①利用了神经网络强大的非线性关系映射能力,避免了传统线性模型的缺陷。②利用遗传算法对评价指标进行了降维,去除了多重共线性。③使用遗传算法从全局搜寻BP神经网络权值和阀值向量,优化了BP神经网络模型,避免了BP神经网络由于使用梯度下降算法,容易陷入局部最优解的缺陷。本文最后选取2008～2013年全国31个省市规模以上工业企业技术创新能力124条数据作为训练样本,31条数据作为测试样本,分别测试遗传算法优化的BP神经网络和未优化的BP神经网络,测试结果显示遗传算法优化的BP神经网络模型预测准确率高于未优化的BP神经网络模型。     

行星变速箱故障诊断研究进展分析

行星机构是一种典型的传动机构,具有结构紧凑、动力传递效率高等优点,但由于其复杂的工作特点,极易出现齿轮磨损、裂纹甚至是断裂等故障。国内外对行星变速箱的故障诊断做了大量的研究,围绕变速箱动力学建模、信号处理方法两个方面,对行星变速箱故障诊断的发展趋势进行总结,指出需要继续研究的方向。     

用振动测量和神经网络进行齿轮传动的故障诊断

目前已经使用振动测量和神经网络方法开发出了齿轮传动的故障诊断技术。实施振动测量采用背对背结构的齿轮试验装置，在施加负荷和按齿轮节圆线速度条件下运转，这些都是工业齿轮应用的标准型式。齿轮的普通故障模式体现在试验齿轮上。本所研究的运行齿轮有：正常齿轮、齿尖断裂的齿轮、磨损的齿轮、径向跳动超差的齿轮、综合导程误差超差的齿轮和润滑有限制的齿轮。描述齿轮传动运行状态的特征参数有振动、电机功率、油温和转速。振动测量使用加速度计和声发射传感器。自组织映射(Self Organizing Map，SOM)是一种名的神经网络方法，它是使用上述这些特征参数进行训练和试验。所有经过训练的网络都是有效的，其成功率可达到95％以上。神经网络能够识别运行状态，甚至可以达到100％的成功率。     

基于神经网络数据融合技术的诊断系统的研究

神经网络数据融合技术的诊断系统是以电机振动信号和电流、电压信号为研究对象的,对采集到的3类信号进行实时处理,运用神经网络对数据进行局部诊断,再利用数据融合技术对故障信号进行全局分析融合,从而达到对电机故障类型的准确判断。通过运行表明,应用在故障诊断中的神经网络数据融合技术是一种故障识别率高、方便灵活而且诊断精度高的故障诊断方法。     

大机组齿轮早期故障诊断方法的研究与应用

分析了影响齿轮早期故障诊断准确性的主要因素，针对齿轮振动信号噪声干扰大的特点，采用小波分析、神经网络滤波、相关滤波等方法进行信号预处理，可大大提高信噪比。现场应用情况表明：该方法可在强噪声环境下提取出齿轮振动中的微弱故障信息，及时发现齿轮早期故障隐患。并在此基础上，开发了一套齿轮早期故障诊断软件系统。     

诊断方法的研究与应用大机组齿轮早期故障

分析了影响齿轮早期故障诊断准确性的主要因素，针对齿轮振动信号噪声干扰大的特点，采用小波分析、神经网络滤波、相关滤波等方法进行信号预处理，可大大提高信噪比。现场应用情况表明该方法可在强噪声环境下提取出齿轮振动中的微弱故障信息，及时发现齿轮早期故障隐患。并在此基础上，开发了一套齿轮早期故障诊断软件系统。     

基于CEEMD-BP神经网络大数据轴承故障诊断

基于BP神经网络的智能诊断方法,应用于离心泵的滚动轴承故障诊断中。将原信号经过CEEMD分解进行降噪处理,重构信号并求出时频域特征参数;选取合适的时域特征参数(峭度指标、峰值指数等)和频域特征参数(重心频率、均方频率等),作为BP神经网络的输入;确定网络层的数目、各层节点数目和初始权值大小,进一步明确诊断模型;对比实际输出值与理论输出,推导滚动轴承的故障状态。实践证明,由于BP神经网络在信号处理方面具有很强的数据拟合能力,这种方法在大数据滚动轴承故障诊断中取得良好应用效果。     

减速箱齿轮局部缺陷故障的小波诊断

对小波技术在轧机减速箱齿轮局部缺陷故障诊断的应用进行了探讨.利用maflab的小波分析工具对正常和异常的振动信号分别进行了分解重构,通过对两种状态下不同频段的比较,结合齿轮故障机理,总结齿轮局部缺陷小波分析的特点.     

基于神经网络和VB程序的旋转机械故障诊断系统

以旋转机械常见的质量不平衡、转子不对中两种故障状态和正常运行状态为例,基于神经网络和VB程序构建了旋转机械的故障诊断软件系统.利用一种基于小波包分解后的时域分析方法对旋转机械振动信号进行特征提取,获得了旋转机械正常振动信号及质量不平衡、转子不对中故障状态振动信号的特征向量.借助MATLAB神经网络工具箱,构建了旋转机械的神经网络故障诊断系统,并用旋转机械正常振动信号及质量不平衡、转子不对中故障状态振动信号的特征向量数据对诊断结果的正确性进行了测试,结果表明诊断正确率为88.9%.最后通过MATLAB的二次开发接口与VB程序进行交互,开发出具有良好人机界面的旋转机械故障诊断软件,包括神经网络学习和故障诊断两层界面.     

基于遗传神经网络的煤与瓦斯突出预测研究

为提高煤与瓦斯突出预测的效率和准确率,在煤与瓦斯突出影响因素分析的基础上,将遗传优化算法与BP神经网络相结合,对煤与瓦斯突出进行预测,避免了单纯神经网络易陷入局部最优问题。以平顶山八矿为研究对象,基于地质动力区划方法,搜集影响煤与瓦斯突出的相关数据,选取典型的突出样本对建立的遗传神经网络模型进行训练,对训练好的网络进行仿真预测,结果与实际情况相一致。     

混沌神经网络在球磨机故障诊断中的应用

针对神经网络极易陷入局部极小的问题,采用引入动量项和混沌映射的改进BP算法,讨论引入动量项和混沌映射的神经网络综合模型的建模思路及其算法实现;介绍球磨机常见的故障类型,建立球磨机故障诊断的混沌神经网络模型,进行仿真试验,结果表明:该模型具有较高的预测精度,可以有效地运用于球磨机诊断中的故障预测。     

基于小波的柴油机变速箱故障信号提取与处理

在分析国内外研究现状的基础上,给出一种基于小波分析的柴油机速箱故障信号提取与处理诊断方法,并进行试验验证分析。经应用实例证明,该方法可以有效区分和识别柴油机变速箱故障,为柴油机变速箱故障诊断研究提供借鉴。     

反演在化工过程故障诊断中的探索

为了提高化工装置的安全稳定运行能力,通过某种手段识别化工生产中的故障,发现潜在的设备故障和预判设备劣化趋势,将装置的安全隐患于萌芽中消除,避免企业安全损失。文章通过详细分析反演系统的原理、控制方法和化工过程故障诊断,结合化工过程故障诊断的现状,从混合故障、BP神经网络和深度神经网络三方面分析了故障诊断方法,最后结合某一化工过程进行故障反演,促进故障反演在化工过程中的应用。     

齿轮噪源干扰下滚动轴承故障特征频率的提取

在齿轮噪源干扰下的滚动轴承的故障诊断过程中,齿轮较大幅值的振动往往会掩盖轴承的故障冲击特征,齿轮啮合振动的基频、谐频谱线也影响轴承故障特征频率的获取。利用线调频小波路径追踪算法提取频率的可选择性,根据振动信号中各频率成分的分布特点,使用线调频小波路径追踪算法在不进行滤波处理的前提下直接对滚动轴承故障特征频率提取。仿真算例和应用实例证明了该方法的有效性。     

应用MATLAB中的BP神经网络诊断抽油机井工况

为了保证采油生产的高效、安全进行,将人工神经网络用于抽油机井故障的自动识别.对现场采集的油井示功图数据预处理后,用MATLAB进行编程,并利用现场数据进行验证.结果表明,神经网络事故诊断系统,对抽油机井工况的识别正确率高,识别效果稳定.将BP神经网络诊断系统应用于抽油机井示功图识别是实现有杆采油系统故障诊断的自动化、智能化的有效方法.     

基于模糊逻辑轧机齿轮箱故障诊断研究

在对轧机齿轮箱传动系统设备故障的研究过程中,发现故障征兆与故障原因之间并非是完全对应的关系,有时一种故障特征由多种原因所致,有时一种原因引发多种故障征兆,说明故障诊断技术是有模糊性特征的。提出一种基于模糊诊断原理的棒材轧机齿轮箱故障诊断方法,通过在钢厂实测振动数据的分析,验证了方法的有效性。