改进烟花算法和概率神经网络智能诊断齿轮箱故障

针对复杂环境下农机设备的齿轮箱系统在故障诊断时存在易受现场噪声干扰和故障识别率低等问题,提出了一种基于改进的烟花算法和概率神经网络的齿轮箱智能故障诊断方法。为提高现有概率神经网络模式分类方法的性能,定义了一项样本相似度衡量指标以提高建模过程中训练样本的质量。将烟花算法与概率神经网络技术有机融合提出了一种改进的烟花算法-概率神经网络模式分类方法,利用烟花算法优化概率神经网络的平滑参数以确定网络参数的最优值,提高模式分类与识别精度。将改进的烟花算法-概率神经网络模式分类方法用于噪声环境下齿轮箱的故障诊断建模,构建故障特征参量与齿轮箱工作状况间的复杂非线性映射关系。应用结果表明,与基于BP神经网络、GABP(genetic algorithm back propagation)神经网络和概率神经网络的故障诊断模型相比,在不同程度噪声影响下烟花算法-概率神经网络模型均具有最高故障识别率。当噪声控制系数为0.01、0.02、0.04和0.06时,模型的故障识别率分别为100%、95.83%、93.33%和88.33%。该研究可为非线性复杂系统的故障诊断提供了一种可行的解决方案。     

基于主成分分析和集成神经网络的发动机故障诊断模型研究

针对发动机废气排放参数和故障之间复杂的非线性关系，提出了一种基于主成分分析和集成神经网络技术的发动机故障诊断分析模型。该模型首先运用主成分分析方法降低故障诊断样本的输入维数，然后按发动机不同运转状态将样本分组，并用于子网络训练；故障诊断时，各子网络分别诊断出相应的结果，最后采用投票法融合各输出结果。试验结果表明，这种模型能有效简化训练样本和样本属性参数，优化网络结构，其诊断精度及学习能力优于单一神经网络诊断模型，能较好地解决网络规模大、训练速度慢、诊断精度低等缺点。     

变分模态分解结合深度迁移学习诊断机械故障

针对机械故障振动信号在变工况条件下的特征提取与智能诊断问题,该研究提出了一种将变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的优化算法与深度迁移学习（Deep Transfer Learning,DTL）模型相结合的故障诊断方法。首先,通过多种群差分进化（Multiple Population Differential Evolution,MPDE）算法和包络熵适应度函数来优化VMD,以解决VMD中本征模态函数分解个数k和惩罚因子α难以自适应确定的问题,再将VMD分解后的本征模态函数根据平均峭度准则进行重构,重构信号经过连续小波变换后获取信号时频特征。然后在深度残差网络（Deep Residual Network,ResNet）的基础上,将ResNet网络与迁移学习（Transfer Learning,TL）模型进行结合,采用边缘分布自适应方法缩小机械故障信号源域数据集与目标域数据集之间的差异,构建出适合于变工况条件下的机械故障诊断深度迁移学习模型。最后,在4个不同工况条件下的滚动轴承试验数据集中,将所提出的MPDE-VMD+DTL的故障诊断方法与传统BP神经网络、ResNet卷积神经网络和迁移成分分析进行对比。结果表明,该研究的MPDE-VMD+DTL方法诊断精度达到84.36%,BP、ResNet和迁移成分分析方法的诊断精度分别为23.60%、71.63%和19.68%,均低于该研究方法。MPDE-VMD +DTL方法实现了在不同工况下的端到端机械故障智能诊断,同时具有较好的泛化能力和鲁棒性。     

基于奇异值分解和支持向量机的滚动轴承故障模式识别

提出了基于奇异值分解和支持向量机进行滚动轴承故障诊断的新方法。对故障轴承的状态特征提取和故障特征准确分类是解决该问题的两个关键。奇异值分解可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征矢量,而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归。利用上述原理根据轴承振动信号的变化特征,采用奇异值分解对其提取状态主特征矢量,然后利用建立的支持向量机多故障分类器完成滚动轴承故障模式的识别。试验结果表明,奇异值分解后的主特征矢量与支持向量机相结合可以很好的分辨出轴承的正常和故障状态,并且对未知故障有良好的识别能力。与常用的人工神经网络方法相比,该诊断方法具有更好的有效性、鲁棒性和精确性。     

采用HHT算法与卷积神经网络诊断轴承复合故障

针对农业机械装备中滚动轴承复合故障特征提取与智能诊断问题,该文提出了一种将希尔伯特-黄变换的改进算法(improved hilbert-huang transform,IHHT)与卷积神经网络(convolution neural network,CNN)相结合的诊断方法。首先,通过多种群差分进化改进的集合经验模式分解(multiple population differential evolution-ensemble empirical mode decomposition,MPDE-EEMD)和敏感固有模态函数筛选方法来改进HHT,提取出故障信号时频特征。然后,在AlexNet网络模型基础上遍历所有可能的CNN模型组合,构建出适应于滚动轴承故障诊断的CNN网络模型。再将训练集生成的IHHT时频图输入CNN中进行学习,不断更新网络参数;并将该模型应用于测试集,输出故障识别结果。最后,通过滚动轴承单一故障和复合故障2种试验,将所提出的IHHT+CNN方法分别与传统的BP神经网络、DWT+CNN和STFT+CNN方法进行比较。研究表明,该文的IHHT+CNN方法对单一与复合故障的正确率分别达到100%和99.74%,均高于其他3种方法,实现了不同工况下端到端的轴承复合故障智能诊断,并具有较好的泛化能力和鲁棒性。     

采用HHT算法与卷积神经网络诊断轴承复合故障

针对农业机械装备中滚动轴承复合故障特征提取与智能诊断问题,该文提出了一种将希尔伯特-黄变换的改进算法(improved hilbert-huang transform,IHHT)与卷积神经网络(convolution neural network,CNN)相结合的诊断方法。首先,通过多种群差分进化改进的集合经验模式分解(multiple population differential evolution-ensemble empirical mode decomposition,MPDE-EEMD)和敏感固有模态函数筛选方法来改进HHT,提取出故障信号时频特征。然后,在AlexNet网络模型基础上遍历所有可能的CNN模型组合,构建出适应于滚动轴承故障诊断的CNN网络模型。再将训练集生成的IHHT时频图输入CNN中进行学习,不断更新网络参数;并将该模型应用于测试集,输出故障识别结果。最后,通过滚动轴承单一故障和复合故障2种试验,将所提出的IHHT+CNN方法分别与传统的BP神经网络、DWT+CNN和STFT+CNN方法进行比较。研究表明,该文的IHHT+CNN方法对单一与复合故障的正确率分别达到100%和99.74%,均高于其他3种方法,实现了不同工况下端到端的轴承复合故障智能诊断,并具有较好的泛化能力和鲁棒性。     

基于神经网络的风力辅助提水系统自适应PID解耦控制

针对风力机和离心水泵的特点,该文设计了一种风力辅助提水机结构及其控制策略。由于该设备需要解决最大可能地利用风能和风力机与柴油机之间的功率平衡问题,因此,该系统是一个时变的2输入2输出耦合系统。根据解耦和神经网络的思想,采用2个回归神经网络（DRNN）在线调整2个PID控制器的参数,一个神经元解耦补偿器完成系统的解耦,实现了不依赖于对象模型的自适应PID解耦控制。计算机仿真结果验证了该控制策略的可行性,为进一步研究奠定了基础。     

基于废气成分分析和支持向量机的发动机故障诊断

为了实现发动机故障的快速实时诊断,提出了一种基于废气成分分析和支持向量机的发动机故障诊断方法。该方法首先运用NHA500废气分析仪采集发动机典型故障状态下的HC、CO、CO2、O2、NOX等废气参数值,接着对采集到的数据进行规范化处理,提取特征向量作为学习样本,然后用于设计训练基于支持向量机的多元分类器,进行故障类型识别。试验结果表明,采用纠错编码的支持向量机分类方法比神经网络具有更好的抗干扰性和更强的分类能力,在小样本的情况下故障诊断正确率达98.5%,能有效描述废气成分变化和故障状态之间的复杂关系。     

采用LWD-QPSO-SOMBP神经网络的拖拉机柴油机故障诊断

针对目前拖拉机柴油机故障诊断中单BP（Back Propagation）神经网络模型的局限性,该研究提出一种LWD-QPSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络的拖拉机柴油机故障诊断模型。首先,将SOM（Self Organizing Maps）神经网络和BP神经网络结合,重置网络结构并利用LWD-QPSO（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization）算法对网络的权值和阈值进行优化;然后,分析拖拉机柴油机的故障机理,确定反映故障发生的数据信号;最后,确定LWD-QPSO-SOMBP神经网络模型的结构参数,基于CAN（Controller Area Network）总线技术采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对LWD-QPSO-SOMBP神经网络的性能进行测试,并将测试结果与BP神经网络、SOMBP（Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络、PSO-SOMBP（Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络、LWD-PSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络及改进量子粒子群（Improved Quantum Particle Swarm Optimization,IQPSO）算法优化后的SOMBP神经网络的测试结果进行对比。试验结果表明, LWD-QPSO-SOMBP神经网络输出总误差为0.111 8、平均相对误差为0.005 8、均方误差为0.000 3,相比于其他5种神经网络均为最低。LWD-QPSO-SOMBP神经网络充分发挥并有效综合了SOM神经网络在数据预处理及PSO算法在优化BP神经网络初始权值阈值方面的优势,实现了拖拉机柴油机的高精度故障诊断。LWD-QPSO-SOMBP神经网络由于使用SOM神经网络结构对输入数据进行预处理,网络收敛速度大幅度提升,相比单BP神经网络,迭代次数由2 431次降为63次,下降了97.40%;同时采取LWD-QPSO算法对BP神经网络的初始权值阈值进行优化,降低了传统PSO算法的粒子适应度,进一步提高了网络的收敛精度和收敛速度,相比传统PSO算法,粒子适应度从0.15降为0.11,下降了26.67%,网络训练误差由0.004降为0.000 6,下降了85.00%;LWD-QPSO-SOMBP神经网络的故障诊断准确率大幅度提升,相比于单BP神经网络,输出总准确率由85.00%上升至99.44%。研究结果可为高精度拖拉机柴油机故障诊断提供参考。     

基于改进支持向量机的水电机组多类轴心轨迹智能识别

在水电机组故障诊断系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。而水电机组实际运行中轴心轨迹故障样本数量较少,依据其进行故障智能诊断无法准确完成,需结合相应频谱特性才可做出诊断。论文针对此问题,采用改进的支持向量机（support vector machine,SVM）多故障分类算法,建立了多故障轴心轨迹分类器,并应用于水电机组的故障诊断。结果表明,改进的SVM在样本数较少时取得较好的分类效果,样本数为16和50时,分类准确率达到了96.3%和91.2%,;并且在分类数增多时,分类准确率得到提高,而样本数增多时,分类准确率骤减。该故障分类器可实现多故障的识别和诊断,并且具有算法简单和对多故障轴心轨迹图形分类能力强的优点。该研究可为水电机组少样本轴心轨迹故障的智能诊断提供参考。     

一种适用于非平稳、非线性振动信号分析方法研究

Hilbert-Huang变换(HHT)被认为近年来信号分析领域的一大突破。适用于非平稳、非线性信号分析。从往复机械上得到的振动信号往往具有非平稳、非线性特征,因此采用HHT方法分析是一种较佳的选择。然而,该方法提出不久,并不能用一个解析公式表示,影响了对其理论分析及性能评价。建立一多分量仿真信号,并应用HHT、傅里叶变换、小波变换、时频分布对其分析比较,证明它具有较高的分解效率及准确地刻画信号的能力,并由此发展了能消除多分量信号交叉干扰项的时频分析方法。应用HHT对内燃机敲缸信号进行分析,有效地提取故障的特征信息,为往复机械的状态监测及故障诊断提供了一条有效途径。     

基于EMD和MLEM2的滚动轴承智能故障诊断方法

针对旋转机械的自主故障诊断,提出一种基于EMD和MLEM2的智能解决方法。利用EMD预处理振动信号,在最适合的IMF分量上提取6个时域指标和5个频域指标构成无量纲的轴承故障特征向量。根据设备运行数据形成决策表,使用改进的MLEM2算法挖掘诊断规则,再结合改进的规则匹配策略进行状态识别。EMD能够剥离故障最本质的信息,提高所选分量的信噪比,而MLEM2算法无需对连续属性事先离散化,获得的诊断规则更完备、准确。SKF6203轴承试验表明,该方法诊断精度达到93.75%,相当于能够自主获取知识的专家系统,且只要一次初始设定,无需后续人工干预,是一种有效的智能诊断方法。     

柴油机故障诊断系统的数据结构与模型算法

为了实现对柴油机故障诊断系统的最小化和系统诊断模型的通用化,该文主要在机械设备的故障诊断数据处理方面,在对特征量提取算法、主特征量提取算法、神经元网络专家系统进行深入比较研究的基础上,建立了机械设备故障诊断系统统一的数据结构和模型算法,结合MATLAB的工具包实现了机械故障诊断系统（MFDS）软件包的开发。并在6135柴油机上试验,对测量取得的数据经过MFDS的学习与诊断,结果表明该系统可以快速准确地给出诊断结果,对完善柴油机等复杂机械系统的故障诊断理论和水平具有实际意义。     

基于层次多尺度散布熵的滚动轴承智能故障诊断

针对全寿命周期内滚动轴承振动信号的特征提取与智能诊断问题,该研究提出一种基于层次多尺度散布熵的滚动轴承智能故障诊断方法。首先,在散布熵的基础上,结合层次分解和多尺度分析的理论思想,提出一种信号复杂性度量方法——层次多尺度散布熵（Hierarchical Multiscale Dispersion Entropy, HMDE）;其次,为了避免HMDE按经验性选取参数的缺陷,借助鸟群优化算法（Bird Swarm Algorithm, BSA）自适应地确定其重要参数,并采用参数优化的HMDE提取原轴承振动信号中的多层次、多尺度故障特征;最后,将构建的多维度故障特征矩阵输入到支持矩阵机（Support Matrix Machine, SMM）中进行模型训练并完成轴承故障模式及程度的自动判别。通过2组轴承加速寿命试验对所提方法进行了有效性验证。通过与精细复合多尺度散布熵（Refined Composite Multiscale Dispersion Entropy, RCMDE）、广义复合多尺度排列熵（Generalized Composite Multiscale Permutation Entropy, GCMPE）、广义精细复合多尺度样本熵（Generalized Refined Composite Multiscale Sample Entropy, GRCMSE）、层次模糊熵（Hierarchical Fuzzy Entropy, HFE）、层次样本熵（Hierarchical Sample Entropy, HSE）、修改的层次多尺度散布熵（Modified Hierarchical Multiscale Dispersion Entropy, MHMDE）和层次多尺度排列熵（Hierarchical Multiscale Permutation Entropy, HMPE）方法的识别精度对比,对于XJTU-SY轴承加速寿命试验,本文方法的平均识别精度分别提高了3.89、12.34、6.63、9.15、7.09、0.81和2.63个百分点。对于ABLT-1A轴承加速寿命试验,本文方法的平均识别精度分别提高了2.17、3.51、6.17、9.51、11.51、1.17和3.01个百分点。本文方法实现了全寿命周期内滚动轴承不同故障模式及程度的识别,与传统的基于多尺度熵或层次熵的故障诊断方法相比,能够获取更全面、更丰富的轴承故障特征信息,识别精度得到了较大的提升。本文研究可为全寿命周期内滚动轴承故障诊断提供参考。     

基于一维轻量化CNN的山地索道轴承故障诊断

为保证山地果园索道安全稳定运行,并在网络环境较差的山地果园实现对索道驱动系统轴承故障诊断,该研究提出了一种一维端对端轻量化CNN检测方法1D-MRL-CNN（one-dimensional mountain ropeways lightweight convolutional neural network ）,直接对采集到的一维振动信号进行检测。基于残差结构（residual structure）和深度可分离卷积（deep separable convolution）,引入BN（batch normalization）层,在保证检测精度的同时大幅度降低模型的参数量和复杂度,并提升鲁棒性和泛化能力,适用于索道的变负荷工作状态;采用改进stem block模块、h_swish激活函数并在主体模块最后一层添加通道注意力机制（squeeze and excitation, SE）,提高网络模型的特征提取能力。为了验证模型的综合性能、变负荷工况下的稳定性以及抗噪声干扰性能,利用帕德博恩（paderborn university, PU）和凯斯西储（case western reserve university, CWRU）数据集进行试验验证。PU数据集试验结果表明,该方法故障分类准确率达99.43%,相比同类最优网络分类准确率提高0.97个百分点;参数量为83.44 kB,分别是Resnet18、VGG16、MobileNetV3-large和ShuffleNetV1模型的2.19%、0.81%、2.84%和3.31%。CWRU数据集试验结果表明,该方法在变负荷工况下的平均准确率达96.70%,比Resnet18、WDCNN和MobileNetV3-large网络分别高9.1、4.7和10.5个百分点;在4种噪声工况下的平均识别准确率达99.14%,比Resnet18、WDCNN和MobileNetV3-large网络分别高4.74、1.24和5.51个百分点。最后通过自建数据集对模型的实际工况故障分类效果进行验证,1 400个样本中仅有2个故障样本预测错误,准确率达99.86%。本研究的网络模型参数量小、准确率高,在变负荷和有噪声的工况下鲁棒性较高,适用于山地果园运输索道的轴承故障检测。     

基于虚拟仪器的发动机断缸故障振动诊断

为了达到发动机不解体故障诊断的目的,进而提高诊断效率,该文通过采集发动机缸盖的振动信号实现发动机状态监测与故障诊断。借助加速度传感器BZ1185、数据采集卡PCI8210及计算机等硬件,构建了发动机振动信号采集系统;基于LabVIEW软件平台开发了虚拟仪器分析软件,对振动信号进行时域分析、相关域分析(自相关分析、互相关分析)、频域分析(傅里叶变换、自功率谱分析、互功率谱分析、倒频谱分析)、联合时频分析(短时傅里叶变换、小波分析)实现离线故障诊断。以4G65发动机为研究对象,在不同转速下,应用自功率谱和小波分析法对发动机断缸故障进行了试验研究,结果表明该系统用于4G65发动机的实时状态监测与故障诊断是可行的。该研究也可为其他发动机的故障诊断研究及推广应用提供参考。     

滚筒式残膜回收机的性能试验研究

针对“11SM-1.5型滚筒式残膜回收机”核心工作参数匹配不合理,机具在作业时,常常由于使用者操作方式与水平存在差异,影响残膜回收的总体拾膜性能,进而降低残膜拾净率.滚筒式残膜回收机是一种以弧线往复式挑膜装置为核心部件的典型残膜回收机具,该研究根据滚筒式残膜回收机的结构和工作原理,分析弧线往复式挑膜装置的挑膜齿尖运动轨迹特点,确定影响机具性能的主要因子为挑膜装置转速、机具前进速度和挑膜齿入土深度,采用正交试验分析法进行田间试验,分析不同参数配比对残膜拾净率的影响,得出各因素的影响显著性及主次顺序.综合考虑挑膜装置各项指标,选择最优的水平组合,获取机具的最佳工作参数匹配,即:挑膜装置转速45 r/min、机具工作速度4km/h和挑膜齿入土深度35 mm时,残膜拾净率为88.2％,达到残膜回收机设计标准,比目前成熟的秸秆还田联合式残膜回收机的官方测定捡拾率高6.2个百分点,为机具优化设计提供数据参考,进而指导实际生产.