故障诊断论文

论文摘要行星齿轮箱被广泛用于风电、直升机和工程机械等大型复杂机械装备中。当行星齿轮箱发生故障时,振动信号往往表现出非线性和非平稳特征,多尺度熵理论能够有效地衡量振动信号的非线性...

论文摘要为了准确监测离心泵的运行状态,建立了状态在线监测和故障诊断数学模型,研制了一种离心泵运行状态在线监测与故障诊断装置。该装置运行状态在线监测功能可以对离心泵的体积流量、入...

论文摘要针对现有方法在汽轮机故障诊断中存在影响诊断结果的样本、诊断准确率不高等缺陷,提出了基于变分模态分解(VMD)和改进的模糊支持向量机(FSVM)相结合的故障诊断模型;采用...

论文摘要滚动轴承失效是最常见的传动系统故障,滚动轴承一旦发生故障会造成极大的经济损失和安全风险。因此,在故障发生的早期进行故障诊断可以有效地避免损失,具有很大的实际意义。应用B...

论文摘要针对滚动轴承运行过程中引发的滚动体故障、内圈故障以及外圈故障,文章第一次将人工鱼群优化支持向量机的算法用于滚动轴承故障类型的诊断识别。同时,将该算法诊断识别的结果与PS...

论文摘要为提高变压器故障诊断精度,提出了一种改进粒子群优化RBF网络算法,用于优化RBF网络的中心参数。首先通过非线性递减权值策略改进粒子群算法,再利用改进粒子群优化RBF网络...

论文摘要在结合深度置信网络（DBN）、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的...

论文摘要鉴于在复杂工况和强背景噪声环境下,滚动轴承的非线性非平稳信号的特征提取非常困难,导致早期故障难以诊断,提出了一种基于局部特征尺度分解（LCD）和最大相关峭度解卷积（MC...

论文摘要针对轴承故障样本少导致识别精度低的问题,提出一种基于无监督迁移成分分析（unsupervisedtransfercomponentanalysis,UTCA）和深度信念...

论文摘要提出了一种基于多维特征和多分类器的水电机组故障诊断方法。通过提取水电机组不同状态下振动信号的时域特征、频域特征和集合经验模态分解-样本熵,构建多维特征,实现特征信息的多...

论文摘要输电线路作为电网薄弱环节之一,其安全稳定运行直接关系到电网的运行状态。目前,覆冰已成为威胁线路安全运行的重要因素。为了提高覆冰故障分析效率,研究其故障诊断模型显得愈发重...

论文摘要电流信号具有易采集、不易受环境噪声影响的优点,为难以通过振动传感器采集信号的特殊设备提供了可行的监测诊断思路,但电流信号也存在故障特征难以提取等问题。为此,将改进的动态...

论文摘要数据质量是影响变压器故障诊断正确率的重要因素。为了解决变压器油色谱在线监测数据缺失问题,提出了一种基于缺失数据修复的变压器在线故障诊断方法,利用改进k-最邻近和多分类S...

论文摘要水电机组振动信号属于非线性、非平稳信号,在不同尺度下呈现一定的相似性,是典型的分形信号。本文运用多重分形方法分析机组振动信号,提取信号的广义维数谱特征,并应用人工鱼群算...

论文摘要由于滚动轴承振动信号易受噪声干扰的影响、故障特征提取较为困难。为此,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和快速独立分量分析(FastICA)的轴承故障特征提...

论文摘要电力电子变流器作为能源变换的核心之一,其故障诊断技术为能源安全可靠转换提供了有力保障。本文综述了当前电力电子变流器故障诊断常用的智能算法,其中包括故障树分析、人工神经网...

论文摘要为诊断与分析高压断路器故障,本文提出了基于BP神经网络的高压断路器故障诊断方法。该方法利用高压断路器典型分合闸线圈电流-时间曲线,能反映其机械故障状况的特点,将仿真输出...

论文摘要针对如何提高轴承故障诊断的准确率和算法训练的效率问题,提出了一种深度信念网络（DBN）与粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）的滚动轴承故障诊断方法。首先,求出信号的时...

论文摘要针对传统时频分析方法分解不准确、效率低下的问题,提出一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)方法,该方法预先使用短时傅里叶变换预估模态数量,并对原始信号频谱与分量叠加频...

论文摘要深度学习以其强大的特征提取能力展现了它在故障诊断领域的绝对优势。为此,提出了一种基于EMD和SSAE的滚动轴承故障诊断方法。首先采用EMD方法分析滚动轴承振动信号,并用...