故障诊断论文

论文摘要为了减小单相断线故障对供电质量造成的不良影响,针对配电线路单相断线故障,提出了一套系统的保护方法。利用电路原理和中性点电压偏移理论,对简单断线故障和伴随接地的复杂故障情...

论文摘要噪声和振动包含了变压器机械状态的大量信息。基于噪声声纹成像和振动信号的分析方法是变压器机械状况带电检测的有效手段,分析声纹成像及振动信号测试结果,对变压器故障诊断具有重...

论文摘要针对单一的分类器用于旋转机械故障诊断时存在准确率不高的问题,提出一种基于随机森林算法的旋转机械齿轮组故障诊断方法。该方法利用随机森林多分类器组合决策树的思想,通过多分类...

论文摘要故障诊断技术是保证水轮发电机组安全可靠运行的关键。本文描述了水轮发电机组的振动特性、特征量提取、故障诊断方法,对现有方法进行归类并分析其优缺点,介绍了近年来国内外水电机...

论文摘要随着科技进步与工业规模的快速壮大,现代工业监测领域步入大数据时代,如何自动地从大规模原始信号中提取故障特征并诊断是一个重要课题。为了提高深度自动编码网络处理非线性问题的...

论文摘要旋转机械作为机械设备中的主要设备类型,工作环境恶劣,对设备本身的寿命有着重要的影响。滚动轴承作为旋转机械中的重要组成部件,对设备运行的可靠性和安全性起着至关重要的作用。...

论文摘要为了提高柱塞式液压泵的故障诊断效率和准确性,提出了SA-EMD-PNN柱塞泵故障诊断方法。提取各种状态下振动信号的特征参数,并对所提取特征参数进行敏感度分析（SA）,找...

论文摘要为增强滚动轴承故障诊断过程的智能性,提高故障诊断的准确率,并适应大数据故障诊断的需求。文章提出了一种基于经验模态分解(EMD)及卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障特征...

论文摘要高压断路器是电力系统的核心设备,其稳定可靠运行具有重要意义。高压断路器分合闸电流曲线能够很大程度上反映高压断路器分合闸机构的运行状态,因此文中研究了在几种典型故障条件下...

论文摘要针对传统滚动轴承故障诊断方法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,结合深层神经网络处理高维、非线性数据的优势,提出了一种基于深层小波卷积自编码器(DWCAE)和长短...

论文摘要针对级联多电平逆变器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的故障诊断方法。首先,通过小波包变换对故障信号进行多尺度小波包分解,并重构提取小波包...

论文摘要为了实现轴承故障智能诊断,对基于信息融合的机器人薄壁轴承故障智能诊断方法进行研究。首先,采用声发射和振动传感器,搭建了机器人薄壁轴承试验与多信息数据采集系统;然后,以薄...

论文摘要现有的滚动轴承故障诊断算法依赖于人工特征提取,当负载发生变化或故障样本数较少时,诊断效果较差。针对该问题,文中建立了基于卷积神经网络的智能故障诊断算法。首先,将原始振动...

论文摘要针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴...

论文摘要为了提高燃气轮机故障诊断的准确率,提出了一种基于蜻蜓算法（Dragonflyalgorithm,DA）和BP（BackPropagation）神经网络的燃气轮机故障诊断...

论文摘要为了更准确的提取断路器故障特性,得到更可靠的故障诊断结果,在振动信号的基础上,提出了一种基于经验小波变换(EmpiricalWaveletTransform,EWT)和...

论文摘要针对轴承振动信号易受到噪声干扰的问题,提出了一种分层自适应小波阈值降噪方法。首先将轴承振动信号进行小波分解,获得各分解层的小波系数;之后保留低频信号的小波系数,对高频信...

论文摘要常规机械故障诊断方法需要信号预处理、特征提取、特征选择、模式识别等多个步骤,过程复杂,通用性差。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CN...

论文摘要滚动轴承是旋转机械的主要部件之一,复杂多变的工作环境导致其频繁出现故障,且大部分情况下多种故障复合.针对这一问题,提出一种基于改进最大相关峭度解卷积(MCKD)和tea...

论文摘要为充分利用振动信号进行故障辨识,提出一种基于集合经验模态分解(ensembleempiricalmodedecomposition,简称EEMD)奇异值熵判据的滚动轴承...