针对汽车变速箱原始故障特征向量维数过高导致的检测效率低、准确率低的问题,提出一种基于阶次分析理论的特征提取方法和基于遗传算法—反向传播神经网络的特征选择与分类方法。首先运用阶次分析理论提取变速器的阶次域特征,与时域特征共同组成特征向量集;然后将类内类间距离比与惩罚系数之和作为目标函数值,利用遗传搜索策略对特征向量集进行特征选择,得到特征子集;最后用反向传播神经网络算法进行故障分类,得到检测结果,并通过实验验证了所提出方法的有效性
提出了一种基于数字化的生产模型,使用控制图、故障树分析和专家知识,能够进行制造过程实时监控的诊断,该模型提高了故障诊断系统的可靠性,并提供了可实际操作的可视化建模工具。所开发的在线统计过程控制系统能够...
分析了在役管线母材及焊缝的故障缺陷的主要类型及形成原因,并根据其在X射线底片上的显图的特点,确定了在役管线母材及焊缝的故障缺陷所提取的特征参数的类别,并对其提取算法进行介绍,为智能分类识别在役管线故障...
提出了一种带松弛因子的UZAW算法求解实验误差法中给定状态下的位移和接触力满足的等式方程,并证明了该算法是R超线性收敛的.整个区域被划分为多个子区域,不同子区域位移场的求解是独立的.还提出了一种带参数...
针对汽车变速箱原始故障特征向量维数过高导致的检测效率低、准确率低的问题,提出一种基于阶次分析理论的特征提取方法和基于遗传算法—反向传播神经网络的特征选择与分类方法。首先运用阶次分析理论提取...
根据变速器下线产品质量检测的要求,研究了基于阶次分析理论的变速器故障判别实现方法。通过阶次跟踪计算将等时采样转换为等角度采样。并分析了对振动信号进行分轴重采样的原理和必要性,给出了分轴阶次谱计算的详细...
针对现有旋转机械轴承诊断方法存在故障特征提取不理想、一维数据作为神经网络输入数据时诊断精度低等问题,提出了一种基于能量频谱的二维旋转机械故障诊断新方法;该方法运用小波包分解对原始振动信号进行分解,并提...
在变速器故障诊断过程中,现场数据采集是首要解决的问题;主要利用NI公司的数据采集卡PCI-4474和PCI-6601来完成振动信号和转速信号的采集;在采集程序设置中,振动信号和转速信号采集的数据同步实...
根据汽车变速箱性能检测系统的实时性高的需要,提出了一种基于NI公司的DAQmx的多通道数据同步采集方法,实现了在变速运动下转速信号和振动信号的精确等角度同步采集。该方法以转速信号为主控,同以往的以振动...
针对变速器新产品故障检测问题,提出以阶次分析进行故障特征提取和支持向量机分类器进行故障分类的方法.通过建立二层支持向量机分类判别模型和对惩罚因子C的调整,解决了在训练样本集不平衡的情况下标准支持向量机...
本发明公开了一种用于输电线维护机器人的基于机器图像的输电线断股故障检测方法,属于数字图像识别领域,目的在于克服现有检测方法的问题,提高输电线路断股故障检测的自动化程度与准确性。本发明用于电力系统输电线...
本发明属于输电线路断股修复技术领域,特别涉及一种输电线路断股修复作业工具。包括缠绕机构、升降机构及旋转机构,其中缠绕机构与升降机构固连,通过升降机构实现缠绕机构的上升或下降,所述升降机构与旋转机构固连...
由于发动机光谱分析监控数据中磨损微粒种类过多,如果将这些微粒信息直接作为神经网络的输入,则存在输入层神经元过多、网络结构复杂等诸多问题。本文将粗糙集引入到发动机故障诊断中来,利用粗糙集在属性约简方面的...
提出一种综合的传感器信号特征提取和故障诊断方法。利用小波包三层分解传感器信号提取各个频带的能量以及信号的模极大值构成初始特征,使用核Fisher方法将原始特征空间映射到高维特征空间,增强了样本可分性。...
本文结合自适应小波变换滤波去噪方法与小波阈值去噪方法,提出了一种可用于变速器故障振动信号去噪的双层滤波去噪算法。该算法的滤波过程分为两层,第一层滤波采用自适应小波变换滤波算法;第二层滤波采用经典的小波...
针对传统故障诊断方法在处理大数据量、样本结构复杂的工业过程中诊断效果不理想问题,提出一种深度学习与softmax分类器相结合的故障诊断方法。该方法首先采用深度学习方法最大限度地挖掘数据中的隐含特征,充...
提出了一种基于数字化的生产模型,使用控制图、故障树分析和专家知识,能够进行制造过程实时监控的诊断,该模型提高了故障诊断系统的可靠性,并提供了可实际操作的可视化建模工具。所开发的在线统计过程控制系统能够...
分析了在役管线母材及焊缝的故障缺陷的主要类型及形成原因,并根据其在X射线底片上的显图的特点,确定了在役管线母材及焊缝的故障缺陷所提取的特征参数的类别,并对其提取算法进行介绍,为智能分类识别在役管线故障...
提出了一种带松弛因子的UZAW算法求解实验误差法中给定状态下的位移和接触力满足的等式方程,并证明了该算法是R超线性收敛的.整个区域被划分为多个子区域,不同子区域位移场的求解是独立的.还提出了一种带参数...
针对汽车变速箱原始故障特征向量维数过高导致的检测效率低、准确率低的问题,提出一种基于阶次分析理论的特征提取方法和基于遗传算法—反向传播神经网络的特征选择与分类方法。首先运用阶次分析理论提取...
根据变速器下线产品质量检测的要求,研究了基于阶次分析理论的变速器故障判别实现方法。通过阶次跟踪计算将等时采样转换为等角度采样。并分析了对振动信号进行分轴重采样的原理和必要性,给出了分轴阶次谱计算的详细...
针对现有旋转机械轴承诊断方法存在故障特征提取不理想、一维数据作为神经网络输入数据时诊断精度低等问题,提出了一种基于能量频谱的二维旋转机械故障诊断新方法;该方法运用小波包分解对原始振动信号进行分解,并提...
在变速器故障诊断过程中,现场数据采集是首要解决的问题;主要利用NI公司的数据采集卡PCI-4474和PCI-6601来完成振动信号和转速信号的采集;在采集程序设置中,振动信号和转速信号采集的数据同步实...
根据汽车变速箱性能检测系统的实时性高的需要,提出了一种基于NI公司的DAQmx的多通道数据同步采集方法,实现了在变速运动下转速信号和振动信号的精确等角度同步采集。该方法以转速信号为主控,同以往的以振动...
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本发明属于输电线路断股修复技术领域,特别涉及一种输电线路断股修复作业工具。包括缠绕机构、升降机构及旋转机构,其中缠绕机构与升降机构固连,通过升降机构实现缠绕机构的上升或下降,所述升降机构与旋转机构固连...
由于发动机光谱分析监控数据中磨损微粒种类过多,如果将这些微粒信息直接作为神经网络的输入,则存在输入层神经元过多、网络结构复杂等诸多问题。本文将粗糙集引入到发动机故障诊断中来,利用粗糙集在属性约简方面的...
提出一种综合的传感器信号特征提取和故障诊断方法。利用小波包三层分解传感器信号提取各个频带的能量以及信号的模极大值构成初始特征,使用核Fisher方法将原始特征空间映射到高维特征空间,增强了样本可分性。...
本文结合自适应小波变换滤波去噪方法与小波阈值去噪方法,提出了一种可用于变速器故障振动信号去噪的双层滤波去噪算法。该算法的滤波过程分为两层,第一层滤波采用自适应小波变换滤波算法;第二层滤波采用经典的小波...
针对传统故障诊断方法在处理大数据量、样本结构复杂的工业过程中诊断效果不理想问题,提出一种深度学习与softmax分类器相结合的故障诊断方法。该方法首先采用深度学习方法最大限度地挖掘数据中的隐含特征,充...
提出了一种基于数字化的生产模型,使用控制图、故障树分析和专家知识,能够进行制造过程实时监控的诊断,该模型提高了故障诊断系统的可靠性,并提供了可实际操作的可视化建模工具。所开发的在线统计过程控制系统能够...
分析了在役管线母材及焊缝的故障缺陷的主要类型及形成原因,并根据其在X射线底片上的显图的特点,确定了在役管线母材及焊缝的故障缺陷所提取的特征参数的类别,并对其提取算法进行介绍,为智能分类识别在役管线故障...
提出了一种带松弛因子的UZAW算法求解实验误差法中给定状态下的位移和接触力满足的等式方程,并证明了该算法是R超线性收敛的.整个区域被划分为多个子区域,不同子区域位移场的求解是独立的.还提出了一种带参数...