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1.
基于支持向量机的水电机组故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对水电机组故障样本少的问题,将支持向量机引入水电机组故障诊断研究,提出一种结合小波频带分解与最小二乘支持向量机的水电机组故障诊断模型。基于机械设备“能量-故障”映射关系,运用小波分解提取机组振动信号各频带能量特征值,然后将能量特征值输入到多分类的支持向量机,实现对机组不同故障类型的识别。通过实验信号分析,表明将小波能量提取与支持向量机结合进行水电机组故障诊断是可行有效的,并具有较高的故障分辨能力,为水电机组故障诊断提供了新的方法和思路。 相似文献
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《中国农村水利水电》2019,(1)
目前大型水电机组通常安装有状态监测系统可记录机组的振动数据,而如何从海量的数据中提取出机组的故障特征是水电机组故障诊断的难点和热点。提出了一种基于变分模态分解和复杂度分析的振动信号特征提取方法,该方法首先对降噪后的振动信号进行变分模态分解,再结合复杂度算法求得各模态分量的复杂度值,得到以各模态分量复杂度值为元素的反映机组故障信息的特征向量,最后利用支持向量机对特征向量进行分类。试验结果表明:基于变分模态分解与复杂度分析的特征提取方法对水电机组不同运行状态具有较好的区分度,是一种有效的振动信号特征提取方法。 相似文献
3.
提出了一种结合卷积神经网络,小波变换和奇异值分解理论的水电机组故障诊断方法。利用卷积神经网络提取机组轴心轨迹的图像特征;通过离散小波变换对摆度信号进行分解,获得信号的小波分解系数,对各分支系数进行重构,构造奇异值分解输入矩阵,提取矩阵奇异值作为特征向量。将两种方法提取的特征进行组合,构建包含图像特征和波形特征的混合特征向量,通过概率神经网络进行识别分类。为验证该方法的有效性,将水电机组常见故障在转子试验台上进行模拟,用上述方法进行诊断。结果表明,文中所提出的故障诊断方法能很好地识别水电机组不同运行状态,可为水电机组的故障诊断提供有效依据。 相似文献
4.
《中国农村水利水电》2017,(3)
目前大部分大型水泵机组安装有状态监测系统,但如何从海量的状态监测数据中提取出机组故障特征仍是水泵机组故障诊断的一大难点和热点。提出了一种基于小波包和样本熵的水泵机组振动特征提取方法,该方法首先通过小波包变换对水泵机组振动信号进行分层分解,得到小波包频带系数,再结合样本熵算法对小波包频带系数进行重构,得到以各频带信号样本熵值为元素的反映机组故障信息的特征向量,最后采用LVQ神经网络对试验振动信号进行分类,验证结果表明:基于小波包变换与样本熵相结合的特征提取方法对水泵机组不同振动状态具有较好的区分度,是一种合适的水泵机组故障特征提取方法。 相似文献
5.
《中国农村水利水电》2018,(12)
提出一种基于小波变换与SVD相结合的方法用于提取水电机组振动故障特征。运用小波变换对已去噪处理的水电机组振动信号进行变换,变换得到信号各分支的小波分解系数,对各分支系数进行差值单支重构后,组成SVD的输入矩阵,提取奇异值得到特征向量。应用概率神经网络对提取的奇异值特征量进行效果分类。通过水电站机组实测数据验证表明该特征提取方法操作简单稳定,具有较高区分度与较好识别率,可以为水电机组状态故障诊断提供有效依据。 相似文献
6.
针对交-交变频调速系统中传统故障诊断方法难以准确判断隐性故障类型的问题,本文提出了一种基于db1小波包和db24小波包变换近似熵的特征能量提取方法:首先用db1小波包分解并提取采样信号的低频重构信号,用db24小波包分解并提取采样信号的高频重构信号:而后提取各个频带段的近似熵,根据具体的判断规则确定电机运行的隐性故障特征信号.实验和仿真证明,该方法弥补了传统方法提取微弱特征的不足,能够很好用于隐性故障诊断的检测,表明该方法的可行性和有效性. 相似文献
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8.
提出了一种基于小波包能量谱的微电机故障检测方法.测试了微电机在几种不同故障类型下的振动信号,利用小波包变换的分解和重构算法,计算出各子频带的能量谱,并进行归一化处理.各频带信号的能量变化包含着丰富的微电机运行状态信息,在正常情况和故障情况下,小波包分解后各频段信号的能量有明显差异,以频带能量谱构造的特征向量可以建立能量变化到故障的映射关系.初步实验结果表明,小波包能量谱可应用于微电机故障检测. 相似文献
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针对水电机组振动信号存在非平稳和非线性,单一特征提取难以实现高精度故障诊断问题,提出了一种基于卷积神经网络和近似熵特征融合的故障诊断方法。利用卷积神经网络提取振动信号特征;EEMD与近似熵构建信号特征向量,将两种方法提取的状态特征融合构建融合特征向量;进一步,将融合特征作为输入、故障类别作为输出,训练BP神经网络得到水电机组故障识别器,识别水电机组运行状态,即正常或具体故障类型。结合转子实验台实验数据,验证了所提方法在挖掘信号特征方面的有效性及较高的故障诊断准确率。 相似文献
11.
针对滚动轴承振动信号的非线性、非平稳特征及强噪声特性,提出了一种基于集合经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行集合经验模态分解,将其分解为若干个固有模态分量,利用固有模态分量构造初始特征向量矩阵,然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱作为特征向量,送入支持向量机训练、识别。分析结果表明,与经验模态分解相比,集合经验模态分解能有效解决模态混叠问题,从而准确、有效地提取滚动轴承的故障特征。 相似文献
12.
基于形态非抽样小波分解的滚动轴承故障特征提取 总被引:1,自引:1,他引:0
针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征.形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性,通过非抽样方式对信号进行分解,克服了传统形态小波分解信息丢失的问题.结合差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点,构造了一种基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法,并将其应用于滚动轴承故障特征的提取.仿真与实例证明,该方法可有效提取信号中的故障特征,比传统小波包分解效果更好.形态非抽样小波分解算法只包含加减和极大、极小运算,具有计算简单、快速等优点,适用于滚动轴承的在线监测与故障诊断. 相似文献
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《中国农村水利水电》2017,(3)
用小波包样本熵提取出水泵机组各个振动状态下的样本熵值作为支持向量机(SVM)的特征向量,然后用特定的SVM分类器进行分类训练,在此基础上对机组振动故障进行识别,为验证本方法的准确度,通过立式水泵机组实验平台进行大量的实验并对其做出了定量定性分析,实验结果表明这种基于小波包样本熵和SVM水泵机组振动故障诊断方法具有较高的可信度。 相似文献
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为了实现发动机故障的快速实时诊断,提出一种基于主成分分析(PCA)和遗传支持向量机(GA-SVM)的发动机故障诊断方法。该方法利用振动信号经小波变换和主元分析来提取故障特征,以减少信号的冗余。针对人为选择SVM参数的盲目性,应用遗传算法优化其参数,并与BP神经网络(BPNN)比较。试验结果表明:GA-SVM比BPNN具有更强的分类识别能力,小样本故障诊断正确率达100%。 相似文献
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官丹 《农业机械化与电气化》2011,(8):19-22
为了实现发动机故障的快速实时诊断,提出一种基于主成分分析(PCA)和遗传支持向量机(GA-SVM)的发动机故障诊断方法。该方法利用振动信号经小波变换和主元分析来提取故障特征,以减少信号的冗余。针对人为选择SVM参数的盲目性,应用遗传算法优化其参数,并与BP神经网络(BPNN)比较。试验结果表明:GA-SVM比BPNN具有更强的分类识别能力,小样本故障诊断正确率达100%。 相似文献