基于频谱分析的压缩机故障诊断

文章主要介绍了采用频谱分析法来进行故障诊断的方法,基于BP神经网络理论,在提取故障信号特征集作为训练样本的基础上,构建了三层BP神经网络,完成了压缩机故障诊断系统,且通过实例证明了该系统的有效性和准确性。     

液压系统故障诊断的高阶统计量-模糊神经网络法

利用高阶统计量-模糊神经网络方法对液压系统故障进行诊断，解决低信噪比故障特征信号下的故障诊断问题。介绍了高阶统计量和模糊神经网络的基本原理，阐述了利用高阶统计量-模糊神经网络诊断液压系统故障的方法，给出了以阀控液压缸系统为研究对象的诊断实例。试验结果表明，利用该方法对液压系统进行故障诊断可以有效地提高故障特征信号的信噪比，提高液压系统故障诊断的准确性和诊断效率。     

农用汽车发动机状态监测系统与诊断方法研究

为及时诊断农用汽车发动机的工作性能和故障状态,设计了多类信号采集、分析处理系统。通过对农用汽车发动机监测信号的采集、处理、融合和诊断,搭建了发动机故障诊断平台。详细介绍了故障诊断系统的基本思想和网络架构,重点研究了信号的采集和处理算法,提出并建立了一种基于信息融合的BP神经网络农用汽车发动机故障诊断算法。在线实验表明:系统具有运行稳定、鲁棒性好及诊断精度高的特点,能够满足实际诊断需求。     

基于PCA-BP神经网络的齿轮故障诊断分析

介绍了基于主元分析(PCA)理论改进后的BP神经网络在拖拉机齿轮故障诊断中的应用;试验中以齿轮振动信号的频域特征为神经网络输入,齿轮的主要故障模式为神经网络的输出,发现训练过的神经网络能很好的满足齿轮故障诊断的要求。     

基于小波分析和BP神经网络的滚动轴承的故障诊断

提出了一种基于小波分析和BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法，首先采用小波包对滚动轴承振动信号进行分解与重构，然后提取重构后振动信号的峭度值，将峭度值作为特征参数输入神经网络，进行故障模式识别。通过对实验数据的分析信号表明，能有效地识别滚动轴承工作状态与故障类型。     

基于一维卷积神经网络与近似熵特征融合的水电机组故障诊断

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。     

基于振动信号分析的联合收割机故障检测系统研究

首先,介绍了振动信号分析原理及应用,并设计了联合收割机发动机振动信号采集与处理模块;然后,基于卷积神经网络,实现了联合收割机故障检测系统,并利用MatLab进行了发动机故障诊断仿真。实验结果表明:采用卷积神经网络的故障检测模型,可实现对联合收割机发动机转子、轴承和机匣的故障检测,且识别率在95%以上,证明了系统的可靠性和可行性。     

小波神经网络故障诊断系统的设计与应用

采用能量分布特征提取方法和优化BP算法，提出了一种基于小波变换和BP神经网络的故障诊断系统。利用该系统对汽车变速箱三挡齿轮磨损程度进行估计，诊断结果与实际完全吻合，表明该小波神经网络故障诊断系统的有效性。由于小波分析特别适用于非平稳信号的处理，因此该小波神经网络诊断系统对复杂机械设备的故障诊断有着广阔的应用前景。     

基于EMD与神经网络的内燃机气门间隙故障诊断

利用LabVIEW构建了基于EMD与神经网络的内燃机气门间隙故障诊断系统。用490BPG型发动机在转速为1 200 r/min、无负荷时进行了试验研究，采用经验模式分解EMD方法对气门振动信号进行分解，对分解得到的前4个固有模态函数IMF分别求其关联维数，将IMF1～IMF4的关联维数作为神经网络的输入向量，用4种工况的80组样本训练了内燃机气门故障诊断系统的网络模型。试验结果表明，20组测试样本的测试结果均与实际状况相一致，诊断准确率为100%，该系统能快速准确地识别内燃机气门间隙故障。     

变频调速水泵智能故障诊断方法

提出了一种粗糙集理论与神经网络集成的调速水泵故障诊断方法.针对调速水泵运行非恒速度的特点,首先用基于数字重采样的阶比分析方法对水泵振动信号进行预处理,然后利用粗糙集理论进行故障诊断决策系统约简,获得最优决策系统,最后在最优决策系统的基础上,设计RBF神经网络对调速泵进行故障诊断.试验结果显示,该方法能有效提高变频调速水泵故障诊断的精度和效率.     

基于物联网技术的奶牛瘤胃pH值和温度监测系统研究

针对目前传统检测方法实施难度大、易交叉感染的问题,设计了奶牛瘤胃pH值和温度无线检测单元、Sub-1G无线传输网络和阿里云实时显示界面,实现了奶牛瘤胃pH值和温度的连续监测。瘤胃检测单元采用LabSen331 pH值复合电极进行pH值检测,采用Pt1000铂电阻进行测温。信号调理电路使用AD8603运算放大器,模数转换电路使用AD7792。核心控制电路使用STM8L151微控制器,通过315 MHz无线信号传输数据到项圈中继节点。无线传输网络基于TI-15.4协议实现。数据经项圈节点中继后,由数据集中器通过串口通信发送给物联网网关。通过4G网络,网关按照MQTT协议将数据传输至阿里云。本文进行了pH值和温度测量准确性、检测单元功耗、无线传输网络可靠性等验证试验和现场监测试验。验证试验结果表明,pH值测量误差小于±0.02,温度测量误差小于±0.3℃,检测单元使用2 200 mA·h/3.6 V锂电池供电,检测间隔设为10 min时,电池寿命可达1 800 d,无线传输网络可在180 m内可靠传输。现场试验结果表明监测系统记录值和人工测定瘤胃液pH值之间具有良好的相关性(r=0.961,...     

基于压电薄膜的免耕播种机播种深度控制系统

为使免耕播种机在秸秆覆盖地作业时自动保证播种深度的一致性和稳定性,设计了一种主动作用式播种深度自动控制系统。采用聚偏二氟乙烯(Polyvinylidence fluoride,PVDF)压电薄膜传感器将免耕播种机限深轮的胎面形变量转换为电压信号,信号处理电路对传感器产生的信号放大滤波,提取信号峰值,系统根据峰值信号实时监测播种单体对地表的压力,控制信号形成电路在压力不足时发出控制信号,控制安装在播种机机架与播种单体四连杆间的空气弹簧产生推力,使播种单体能够产生对地表的压力,从而保证播种深度的一致性。试验结果表明,所设计的主动作用式播种深度自动控制系统能够精确控制开沟深度,仿形性能可靠,作业速度为5~8 km/h时,播深合格率达到90%,作业速度大于8 km/h时,播深合格率明显高于被动作用式播种深度控制装置。     

Kohonen网络故障诊断方法及试验

根据Kohonen神经网络诊断的工作原理、诊断特征，提出了渔船轴系模拟试验台的系统结构和振动监测方法，并通过自行开发的数据采集系统和诊断软件，对故障特征矢量进行识别和诊断。模拟试验证明了Kohonen网络对轴系故障诊断的有效性和准确性。     

基于EMD和Multi-fractal spectrum的BP水机故障诊断

为了准确判断水轮机组的故障,提高水轮机组诊断的精确性,建立了EMD-Multi-fractal spectrum和改进BP神经网络相结合的机组振动故障诊断模型.选取水轮发电机组不同工况下的轴系正常、轴承油膜涡动、转子部件不平衡、转子不对中等状态,采集各状态下的振动信号.经过经验模态分解得到振动信号波各种故障信号的EMD分量,根据信号波形趋势图由EMD系数提取出波形样本,再由多重分形谱算法提取波形样本的特征值alpha(q), f(q),将该特征向量作为BP神经网络的输入进行分类识别.将训练好的神经网络应用于全部样本,得到测试正确率为100%.该模型用波形提取信号特征代替了传统的频谱特性,并结合先进的多重分形谱进行诊断识别,为水轮发电机组故障诊断提供了一种新的思路.应用信号采集于水电厂运行的水轮机,根据诊断的结果对轴系各个部件进行局部校正,通过检测发现振动和摆度都大大减弱.该方法提高了检测精度,增强了人机交互性,具有重要的理论意义和实用价值.     

基于BP神经网络的高速开关阀多级电压控制策略

为了提高液压系统控制精度,通过分析几种常用驱动策略下阀芯的动态特性以及进油口压力对动态特性的影响,提出了一种可适应进油口压力变化的多级电压激励驱动策略,与常用的双电压激励策略相比具有更好的动态特性,阀芯开启、关闭时间分别降至2. 2、1. 7 ms,线圈热功率降低了68. 5%。设计了一种通过PWM调制、可输出0～60 V之间任一电压的驱动电路。采用BP神经网络对PID参数进行整定,可实现液压缸位移的精确控制。在自适应电压激励与BP神经网络联合控制策略下,恒流量液压系统液压缸位移误差在-0. 3～0. 3 mm之间,变流量液压系统液压缸位移误差在-0. 5～0. 5 mm之间。     

基于不变矩和神经网络的泵机组轴心轨迹自动识别

基于泵机组故障信号处理的需要,介绍了不变矩原理,同时对神经网络建模,包括其样本获取进行了详细讨论;由于泵机组的多种故障与表征其运行状态的轴心轨迹形状有关,根据不变矩的平移、伸缩和旋转不变性特征,对实时检测的轴心摆度信号进行不变矩处理,利用BP型神经网络对其进行模式识别,进而判断出轴心轨迹的形状．为了弥补泵机组用于神经网络训练样本的不足,采用数值模拟与现场测试相结合的方法,将获取的所有样本进行求不变矩处理,并连同样本对应的实际形状作为神经网络的训练样本．网络训练完成后,将其输出结果与轴心轨迹图形进行比较验证．以山西大禹渡泵站水泵机组故障检测及诊断为例,在样本中选取其中的10组数据,比较的结果表明神经网络自动识别的结果准确．该方法为泵机组轴心轨迹自动识别和实现泵机组故障诊断智能化提供了依据．     

电压控制式电动助力转向系统的研究与设计

研究与设计了一种电压控制式电动助力转向系统,采用MCS-51系列中的8052单片机结合A/D和D/A转换器、信号和功率放大器及频率/电压变换器等组成控制器,通过程序实现助力电动机的电压控制,进而控制助力转矩,满足电动助力转向要求。     

基于神经网络控制器的直流无刷电动机控制研究

近年来,直流无刷电动机在精细农业机械控制方面应用越来越广泛。为此,利用神经网络控制器实现对直流无刷电动机的控制,依据神经网络控制的基本原理及设计方法,提出了一种基于NARMA-LZ控制算法的神经网络控制器,对该系统控制效果进行了硬件实验研究。结果表明,利用神经网络控制器对直流无刷电动机进行控制,可提高系统控制精度和动态性能,增强抗干扰能力、识别效果和可靠性。     

高地隙植保机喷杆自动控制装置研制

高地隙植保机作为一类面向田间管理的农业机械,具有较大的离地间隙和作业幅宽,用以完成施肥施药等作业任务。由于喷药过程中存在雾滴漂移现象,操作人员必须穿戴防护装备以降低作业安全风险。针对这一问题,远程遥控和自动导航等智能控制技术越来越多地应用于高地隙植保机,而喷杆自动控制是实现高地隙植保机智能控制的前提。为此,以雷沃ARBOS高地隙植保机为试验平台,研制了具备串口通信功能的喷杆自动控制装置,主要由自动控制单元、数据处理单元、继电器模组、遥控器与接收机组成。数据处理单元用以接收遥控器发出的操作信号,通过串口将控制指令发送至自动控制单元;自动控制单元接收和解析控制指令,向继电器模组发送控制信号以实现喷杆的伸展和高度调节及液泵的起停。试验结果表明:喷杆自动控制装置能够按照遥控器操作指令完成喷杆和液泵的控制,其控制稳定性和可靠性能够满足高地隙植保机智能控制的基本要求。     

基于DSP和神经网络PD的发电机励

介绍了一种基于DSP处理器,用BP神经网络智能算法自动整定PID控制参数的中小型同步发电机励磁控制系统。该系统解决了农用水利发电机组励磁控制因系统非线性，负荷变化不确定性，农村技术力量薄弱等原因造成系统的调试、运行难的问题。