旋转机组神经网络新信息加权预测模型的研究 被引量：10

1

作者 徐小力 张森 王信义 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第8期92-94,共3页

针对当前旋转机组状态预测神经网络对新信息强调不足的问题，分析了原因，改进了ＢＰ网络模型，提出了新信息加权神经网络新型预测模型。提供了该预测模型的数学表达式和拓扑结构。取得了令人满意的在线预测的效果。

关键词 预测模型 神经网络 新信息加权 旋转机组

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基于网络的分布式在线监测诊断系统 被引量：4

2

作者 李富才 訾艳阳 何正嘉 《机械科学与技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期756-758,共3页

应用多台计算机和一台服务器建立旋转机组在线监测诊断系统。为了实现机组运行信息的企业内部共享和远程传输 ,建立了一套分布式的网络系统。该系统采用已经发展成熟的 NOVEL L网络操作系统 ,网络客户为 WINDOWS分析诊断客户机和 DOS监... 应用多台计算机和一台服务器建立旋转机组在线监测诊断系统。为了实现机组运行信息的企业内部共享和远程传输 ,建立了一套分布式的网络系统。该系统采用已经发展成熟的 NOVEL L网络操作系统 ,网络客户为 WINDOWS分析诊断客户机和 DOS监测客户机。 展开更多

关键词 旋转机组 在线监测 网络计算机 操作系统 故障诊断

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关联维计算及其在旋转机组振动故障征兆提取中的应用 被引量：6

3

作者 李扬 姚锦秀 汪仁煌 《机电工程技术》 2002年第6期51-53,59,共4页

关联维是描述非线性动力系统复杂性的一个量化指标,它从动力系统行为的时间演化序列计算得来,它对系统初态、故障引发的动力特性和环境因素等方面具有敏感性。本文利用重构相空间方法计算关联维,并探讨嵌入维数、采样频率、环境噪声和... 关联维是描述非线性动力系统复杂性的一个量化指标,它从动力系统行为的时间演化序列计算得来,它对系统初态、故障引发的动力特性和环境因素等方面具有敏感性。本文利用重构相空间方法计算关联维,并探讨嵌入维数、采样频率、环境噪声和非线性藕合等因素对计算结果的影响,最后应用关联维来刻划不同的旋转机组振动故障类型。 展开更多

关键词 关联维 重构相空间法 旋转机组 故障类型 分形 振动

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旋转机组的基于变权重神经网络组合预测模型 被引量：7

4

作者 徐小力 徐洪安 曹爱东 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期332-335,共4页

面向旋转机组工作状态的趋势预测 ,结合组合预测模型和人工神经网络预测模型的各自优点 ,提出了一种变权重神经网络组合预测模型的新方法。该方法是利用变权重神经网络的非线性映射能力 ,依据各单项预测模型对预测结果的不同影响 ,动态... 面向旋转机组工作状态的趋势预测 ,结合组合预测模型和人工神经网络预测模型的各自优点 ,提出了一种变权重神经网络组合预测模型的新方法。该方法是利用变权重神经网络的非线性映射能力 ,依据各单项预测模型对预测结果的不同影响 ,动态确定组合预测模型的权系数。在大型旋转机组工业现场应用中 ,采用这种模型进行预测提高了预测精度 ,获得较好的预测效果。 展开更多

关键词 旋转机组 趋势预测 组合预测模型 变权重神经网络

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虚拟仪器技术下的状态监测及趋势预示系统 被引量：4

5

作者 王少红 徐小力 《北京机械工业学院学报》 2002年第1期1-5,共5页

对旋转机组状态进行自动在线监测及预测 ,是设备维护的发展方向 ,但是软硬件的研制工作量很大。采用虚拟仪器技术 ,在LabVIEW平台上开发研制了一套基于PC总线的旋转机械状态监测及趋势预示系统。该系统对反映机组工作状态的特征信号进... 对旋转机组状态进行自动在线监测及预测 ,是设备维护的发展方向 ,但是软硬件的研制工作量很大。采用虚拟仪器技术 ,在LabVIEW平台上开发研制了一套基于PC总线的旋转机械状态监测及趋势预示系统。该系统对反映机组工作状态的特征信号进行监测 ,主要采用人工智能技术对机组状态进行预测。虚拟仪器可以实现传统仪器的功能 ,而且功能强大、使用灵活、容易升级、易于联网 ,可广泛应用于工业等领域。 展开更多

关键词 虚拟仪器 LABVIEW 状态监测 趋势预示 人工智能 旋转机组 设备维护

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基于混沌时间序列的旋转机械状态趋势预测研究 被引量：1

6

作者 朱春梅 徐小力 张建民 《北京机械工业学院学报》 2006年第4期10-12,共3页

针对旋转机械设备的非平稳运行状态,以混沌理论为基础,将最大Lyapunov指数的预测模型引入旋转机械故障趋势预示,阐述了构造预报函数^f或^F的两种方法,提供了混沌时间序列的最大可预测时间的计算方法,通过对大型机组实验数据的分析,证明... 针对旋转机械设备的非平稳运行状态,以混沌理论为基础,将最大Lyapunov指数的预测模型引入旋转机械故障趋势预示,阐述了构造预报函数^f或^F的两种方法,提供了混沌时间序列的最大可预测时间的计算方法,通过对大型机组实验数据的分析,证明了在最大预测时间内,该预测方法是较理想的。 展开更多

关键词 混沌时间序列 最大LYAPUNOV指数 旋转机组 状态预测

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基于模糊逻辑的旋转机组故障诊断方法 被引量：5

7

作者 禹柳飞 张友斌 《微计算机信息》 北大核心 2008年第25期226-227,共2页

阐述了基于模糊逻辑故障诊断的基本原理,说明了用于故障诊断的模糊关系矩阵的构造方法,通过分析旋转机组的振动信号,构造了故障类别与振动频谱、其他振动特征向量两个模糊关系矩阵,并用模糊推理方法对三组样本进行了测试,测试结果完全正... 阐述了基于模糊逻辑故障诊断的基本原理,说明了用于故障诊断的模糊关系矩阵的构造方法,通过分析旋转机组的振动信号,构造了故障类别与振动频谱、其他振动特征向量两个模糊关系矩阵,并用模糊推理方法对三组样本进行了测试,测试结果完全正确,表明基于模糊逻辑的故障诊断方法是可行的,同时该诊断方法简单实用,具有较好的应用价值。 展开更多

关键词 模糊逻辑 旋转机组 故障诊断 隶属度

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量子神经网络在旋转机组状态趋势预测中的应用 被引量：4

8

作者 徐小力 左云波 吴国新 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期526-530,共5页

神经网络具有非线性函数逼近能力,常用于非线性趋势预测。为了预测旋转机组故障特征量的非线性发展趋势,提出指数加权量子神经网络。参考传统的BP(backpropagation)神经网络及指数平滑的预测方法,将量子计算与神经网络相结合,选择误差... 神经网络具有非线性函数逼近能力,常用于非线性趋势预测。为了预测旋转机组故障特征量的非线性发展趋势,提出指数加权量子神经网络。参考传统的BP(backpropagation)神经网络及指数平滑的预测方法,将量子计算与神经网络相结合,选择误差修正学习算法,并在神经网络输入层进行指数加权,构建三层指数加权量子神经网络。该网络具有非线性逼近能力,并且能通过指数加权系数反映近期和远期历史数据对将来预测值的不同贡献程度。在将指数加权量子神经网络应用于大型旋转机组故障特征量的非线性趋势预测时,实验结果表明该网络训练的速度与预测的精度均好于传统的BP神经网络预测。 展开更多

关键词 旋转机组 量子神经网络 量子计算 故障特征量 趋势预测

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采用遗传算法的旋转机组状态趋势预测之探讨 被引量：2

9

作者 徐小力 许宝杰 殷健 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2000年第5期808-809,795,共3页

探讨了采用遗传算法 (GA)进行旋转机组工作状态趋势预测的新途径 ,指出了适合度的选择是实现 GA算法趋势预测的关键。提出了 GA预测的方案 ,探讨了神经网络 GA预测、时间序列模型 GA预测 ,以及灰色模型 GA预测的适合度选择 ,提供了进行... 探讨了采用遗传算法 (GA)进行旋转机组工作状态趋势预测的新途径 ,指出了适合度的选择是实现 GA算法趋势预测的关键。提出了 GA预测的方案 ,探讨了神经网络 GA预测、时间序列模型 GA预测 ,以及灰色模型 GA预测的适合度选择 ,提供了进行遗传算法预测的操作步骤。 展开更多

关键词 旋转机组 遗传算法 趋势预测 状态预测

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基于旋转机组变速箱齿轮故障诊断方法 被引量：3

10

作者 林水泉 《现代制造技术与装备》 2021年第4期166-168,共3页

针对旋转机组变速箱齿轮出现的故障问题,提出了一种适用于各旋转机组齿轮故障诊断的方法。建立变速箱齿轮故障数据库,确定变速箱齿轮的等级参数,分析影响变速箱齿轮故障的外在因素,并建立变速箱齿轮故障率公式,确定齿轮箱的综合故障率,... 针对旋转机组变速箱齿轮出现的故障问题,提出了一种适用于各旋转机组齿轮故障诊断的方法。建立变速箱齿轮故障数据库,确定变速箱齿轮的等级参数,分析影响变速箱齿轮故障的外在因素,并建立变速箱齿轮故障率公式,确定齿轮箱的综合故障率,且不断更新各影响因子。最后,通过实例分析所提方法的可行性与有效性,以期为旋转机组变速箱齿轮故障诊断提供参考。 展开更多

关键词 旋转机组 齿轮 故障诊断 变速箱

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大型旋转机组神经网络趋预测技术的研究 被引量：3

11

作者 徐小力 许宝杰 张森 《机械工程师》 北大核心 1999年第10期1-3,共3页

趋势预测技术是实现机组预知维护的关键技术，在实验研究的基础上，构造了神经网络趋势预测模型。

关键词 大型 旋转机组 趋势预测 神经网络 预测模型

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全息动力谱分解技术及其在机械故障诊断中的应用研究 被引量：2

12

作者 杨文献 徐光华 屈梁生 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第12期1383-1385,共3页

为实现机组高频故障的早期捕捉和确诊,提出基于位移信号的机组转子动力特性全息动力谱分析方法,以进一步突出转子振动位移信号中高频分量信息在故障谱图中的作用。进行理论推导,并对其有效性进行试验验证。结果表明,全息动力谱不仅可保... 为实现机组高频故障的早期捕捉和确诊,提出基于位移信号的机组转子动力特性全息动力谱分析方法,以进一步突出转子振动位移信号中高频分量信息在故障谱图中的作用。进行理论推导,并对其有效性进行试验验证。结果表明,全息动力谱不仅可保持振动位移信号的优越特性。 展开更多

关键词 故障诊断 全息动力谱 动力特性 旋转机组

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大型旋转机组在线监控装置测力弹性元件的有限元分析 被引量：1

13

作者 高红俐 姜伟 +1 位作者 李胜 童水光 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2000年第4期56-58,共3页

简单介绍大型旋转机组轴向力在线监控装置 ,然后详细介绍轴向力测力弹性元件的有限元分析 ,为了提高所研究制的测力传感器的性能 ,采用有限元方法计算了弹性元件在轴向力F =3× 10 4 N时的应变、应力、灵敏度及轴位移等的分布情况 ... 简单介绍大型旋转机组轴向力在线监控装置 ,然后详细介绍轴向力测力弹性元件的有限元分析 ,为了提高所研究制的测力传感器的性能 ,采用有限元方法计算了弹性元件在轴向力F =3× 10 4 N时的应变、应力、灵敏度及轴位移等的分布情况 ,分析结果表明 :所设计的测力传感器完全符合厂方的要求及仪表性能指标。 展开更多

关键词 测力弹性元件 有限元 旋转机组 轴向力 监控装置

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基于支持向量机的旋转机组状态趋势预示技术 被引量：2

14

作者 温后珍 孟碧霞 徐小力 《重型机械》 2006年第2期9-12,共4页

本文主要介绍了支持向量机在旋转机组状态趋势预示中的运用。通过对某旋转机组的振动烈度进行预测,并将其结果与使用时间序列进行预测的结果相比较,发现使用支持向量机进行预测的结果更好。

关键词 SVM 旋转机组 趋势预示

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基于免疫原理的旋转机组故障诊断方法研究 被引量：1

15

作者 禹柳飞 《煤矿机械》 北大核心 2007年第12期193-195,共3页

针对目前旋转机组故障诊断中存在的样本需求量大及诊断学习缺乏自主连续性等问题,提出了基于人工免疫原理的故障诊断方法。以状态征兆为抗原,各种故障模式下的故障检测器作为抗体,通过反向选择算法判别机组运行是否正常,利用动态规模免... 针对目前旋转机组故障诊断中存在的样本需求量大及诊断学习缺乏自主连续性等问题,提出了基于人工免疫原理的故障诊断方法。以状态征兆为抗原,各种故障模式下的故障检测器作为抗体,通过反向选择算法判别机组运行是否正常,利用动态规模免疫算法进化学习获得能识别抗原结构的记忆抗体。根据最大故障隶属度诊断故障类型,以旋转机组振动为诊断对象的仿真结果表明,该方法可行,且适合故障样本难以获得的小样本故障诊断。 展开更多

关键词 免疫原理 旋转机组 故障诊断 反向选择算法 动态规模免疫算法

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大型旋转机组集散监测与依断系统的硬件研究 被引量：1

16

作者 景敏卿 曹广忠 《动态分析与测试技术》 1992年第2期50-55,62,共7页

关键词 旋转机组 诊断程序 程序设计

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基于均值函数新息加权的神经网络趋势预测的方法研究

17

作者 王涛 徐小力 徐杨梅 《计算机测量与控制》 CSCD 2005年第3期262-264,共3页

当前旋转机组状态预测神经网络的应用中, 存在着对新数据强调不足的缺陷, 为了弥补原有的神经网络存在的缺陷, 提出了一种新的神经网络预测方法, 即基于均值函数新息加权的神经网络预测方法。依据时间序列数据的新旧程度对预测值贡献的... 当前旋转机组状态预测神经网络的应用中, 存在着对新数据强调不足的缺陷, 为了弥补原有的神经网络存在的缺陷, 提出了一种新的神经网络预测方法, 即基于均值函数新息加权的神经网络预测方法。依据时间序列数据的新旧程度对预测值贡献的大小, 通过均值函数赋给输入数据不同的权值系数, 提高了神经网络的预测精度。在旋转机组状态预测中能取得较为理想的预测效果。 展开更多

关键词 神经网络 均值函数 加权 趋势 时间序列数据 状态预测 旋转机组 预测方法 权值系数 预测精度 预测效果 预测值 缺陷

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矿井旋转机组碰摩声发射源监测系统的设计 被引量：1

18

作者 林丽 《电子器件》 CAS 北大核心 2020年第2期466-470,共5页

研究提出了一种基于声发射源特征识别的矿井旋转机组碰摩故障检测方法。为了能对矿井旋转机组实时远程监控并实现分布式网络化管理,设计了一种基于ARM嵌入式系统的矿井旋转机组振动监测系统。针对高斯混合模型在建模时需要较多的训练数... 研究提出了一种基于声发射源特征识别的矿井旋转机组碰摩故障检测方法。为了能对矿井旋转机组实时远程监控并实现分布式网络化管理,设计了一种基于ARM嵌入式系统的矿井旋转机组振动监测系统。针对高斯混合模型在建模时需要较多的训练数据的缺陷,提出了一种基于模糊矢量量化混合模型的声发射识别方法,该方法综合考虑了模糊集理论、矢量量化和高斯混合模型的优点,通过用模糊矢量量化误差尺度取代传统高斯混合模型的输出概率函数,减少了建模时对训练数据量的要求,提高了模型精度和识别速度。通过实验观察上位机输出结果,验证了监测数据的实时性和准确性,达到了对旋转机组运行的状态信息实时监测和故障诊断的要求。 展开更多

关键词 旋转机组 声发射 识别 实时监测

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大型旋转机组故障诊断系统品质评定物元模型

19

作者 江大川 徐敏 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第5期77-82,共6页

阐述了大型旋转机组故障诊断系统品质评定的内涵。基于物元分析理论，建立了大型旋转机组故障诊断系统品质综合评定理论模型。结合某汽轮发电机组故障诊断系统品质评定样例，进行了实际应用分析。

关键词 旋转机组 故障诊断系统 品质评定 物元模型

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复杂工况下旋转机组齿轮箱的故障诊断方法

20

作者 林水泉 吕运容 邓向武 《机床与液压》 北大核心 2022年第22期163-166,共4页

旋转机组日益趋向于自动化、大型化、高速化,其组成与结构变得越来越复杂。然而,通常在负载大、转速高等复杂工况下,以及长时间运行的过程中极易造成齿轮箱关键零部件的损坏。在复杂工况下及时发现故障、预测故障的发展趋势是旋转机组... 旋转机组日益趋向于自动化、大型化、高速化,其组成与结构变得越来越复杂。然而,通常在负载大、转速高等复杂工况下,以及长时间运行的过程中极易造成齿轮箱关键零部件的损坏。在复杂工况下及时发现故障、预测故障的发展趋势是旋转机组故障诊断的关键。针对旋转机组齿轮箱在复杂工况下面临的诊断难题,提出一种多传感器与D-S证据理论相结合的故障诊断方法。实例表明该方法可以有效解决齿轮箱存在的故障问题,确保旋转机组安全、可靠、正常地运行,减少安全事故的发生。 展开更多

关键词 故障诊断 齿轮箱 D-S证据理论 旋转机组 复杂工况

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