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GIS设备气体分解物及其影响因素研究 被引量:106
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作者 刘有为 吴立远 弓艳朋 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期58-61,共4页
文章利用专门设计的110kV气体绝缘封闭组合电器(gas insulated switchgear,GIS)故障仿真装置,研究了GIS设备在局部放电作用下,气体分解物的产生规律,以及局部放电强度、放电形式、SF6湿度及吸附剂等对气体分解物含量的影响,初步探讨了... 文章利用专门设计的110kV气体绝缘封闭组合电器(gas insulated switchgear,GIS)故障仿真装置,研究了GIS设备在局部放电作用下,气体分解物的产生规律,以及局部放电强度、放电形式、SF6湿度及吸附剂等对气体分解物含量的影响,初步探讨了气体分解物在GIS设备诊断中的应用价值和应注意的问题。 展开更多
关键词 气体绝缘封闭组合电器 气体分解物 故障模式识别 六氟化硫
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基于谐波小波包和BP神经网络的滚动轴承声发射故障模式识别技术 被引量:62
2
作者 赵元喜 胥永刚 +1 位作者 高立新 崔玲丽 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期162-165,共4页
由于滚动轴承声发射信号在各频段的能量分布与轴承的故障类型相关,可以利用谐波小波包将不同故障滚动轴承的声发射信号分解到不同频段,进而将各频段的能量组成特征向量输入BP神经网络,通过神经网络判别滚动轴承的故障类型。利用神经网... 由于滚动轴承声发射信号在各频段的能量分布与轴承的故障类型相关,可以利用谐波小波包将不同故障滚动轴承的声发射信号分解到不同频段,进而将各频段的能量组成特征向量输入BP神经网络,通过神经网络判别滚动轴承的故障类型。利用神经网络对滚动轴承进行故障识别时,对谐波小波包和Daubechies小波包进行了比较。实验结果表明对于滚动轴承声发射信号的故障模式识别,将谐波小波包分解和BP神经网络相结合的方法可以获得良好的效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 声发射 谐波小波包 神经网络 故障模式识别
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基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统 被引量:64
3
作者 司景萍 马继昌 +1 位作者 牛家骅 王二毛 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期164-171,共8页
发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出... 发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出了基于模糊神经网络的智能故障诊断系统。建立了发动机故障信号采集试验台,在试验台上人工模拟3种转速下6种工况,通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号,之后利用小波包技术进行消噪处理,并提取出故障信号的特征值,作为网络训练和测试的样本数据。用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络,完成对信号的离线模式识别,之后以测试样本数据实现在线故障诊断,通过仿真分析,取得了很好的诊断效果。与传统的BP神经网络故障诊断方法进行对比,无论在诊断精度上还是学习速度上,模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。同时,在专家系统的理论基础上,将模糊神经网络与专家系统进行信息融合,实现数据接口通信,利用网络的自学习能力建立智能故障诊断数据库和诊断规则库,通过程序语言快速高效的设计出智能诊断系统。最后,通过发动机故障诊断实例仿真分析,验证了基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统的可行性。 展开更多
关键词 神经网络 模糊理论 专家系统 小波分析 信息融合 智能故障诊断
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对分式凝汽器故障诊断的模糊模式识别及神经网络方法 被引量:33
4
作者 马良玉 王兵树 +2 位作者 佟振声 马永光 宋之平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期68-73,78,共7页
凝汽器工作状况好坏直接影响凝汽式汽轮发电机组运行的安全经济性。为此 ,针对某 30 0MW机组对分式凝汽器的结构特点、实际凝汽系统构成及现场的DAS测点布置 ,首次运用基于模型的故障仿真方法 ,较完善地总结了对分式凝基金项目 :华北电... 凝汽器工作状况好坏直接影响凝汽式汽轮发电机组运行的安全经济性。为此 ,针对某 30 0MW机组对分式凝汽器的结构特点、实际凝汽系统构成及现场的DAS测点布置 ,首次运用基于模型的故障仿真方法 ,较完善地总结了对分式凝基金项目 :华北电力大学工业过程仿真与控制国家电力公司实验室建设基金资助项目 (SPKJ0 16 2 2 )。汽器的典型故障知识库 ,并对故障征兆的具体表达方法进行了探讨。在此基础上运用模糊模式识别和人工神经网络 2种方法实现对分式凝汽器故障诊断。故障模糊模式识别采用了一种改进的故障隶属函数形式 ,有效克服了现有隶属数易对正常工况产生误诊断的不足。神经网络训练过程中 ,提出了基于恒误差修正率控制的网络学习率自适应调整方法 ,大大加快了网络收敛速度 ,便于实现故障的在线实时诊断。 展开更多
关键词 汽轮发电机组 对分式凝汽器 故障诊断 模糊模式识别 神经网络
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大型汽轮发电机组混合智能诊断方法的研究 被引量:18
5
作者 蒋东翔 倪维斗 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期75-78,共4页
针对大型汽轮发电机组的状态监测与故障诊断问题,为了克服单一故障诊断方法的局限性,对现有大型设备故障诊断方法作了全面的分析和比较之后,提出并探讨了多种故障诊断技术集成的混合智能诊断方法。该方法根据设备故障诊断过程的不同... 针对大型汽轮发电机组的状态监测与故障诊断问题,为了克服单一故障诊断方法的局限性,对现有大型设备故障诊断方法作了全面的分析和比较之后,提出并探讨了多种故障诊断技术集成的混合智能诊断方法。该方法根据设备故障诊断过程的不同阶段和具体任务,综合利用了模糊数学、模糊模式识别、模糊人工神经网络、基于规则的诊断专家系统等多种故障诊断原理,并且已经分别在电站热力系统的故障诊断和机组振动故障诊断中实际应用。 展开更多
关键词 状态监测 故障诊断 专家系统 汽轮发电机组
原文传递
基于小波包特征提取和模糊熵特征选择的柴油机故障分析 被引量:33
6
作者 蒋佳炜 胡以怀 +1 位作者 柯赟 陈彦臻 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期273-277,298,共6页
船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机振动信号的故障诊断,由于柴油机振动信号噪声多,诊断信号难以进行特征选择的问题,提出了基于小波包能量谱特... 船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机振动信号的故障诊断,由于柴油机振动信号噪声多,诊断信号难以进行特征选择的问题,提出了基于小波包能量谱特征提取和模糊熵特征择的柴油机故障诊断方法。利用模糊熵对小波包能量谱提取出的特征集进行特征选择,将选择后的特征参数输入LS-SVM进行故障模式识别。试验结果表明,该方法可以提高故障识别准确率。在该试验中,故障识别准确率达到了99.36%,相比于未进行特征选择的特征集,识别准确率提高了0.72%。 展开更多
关键词 小波包分析 模糊熵 特征选择 支持向量机 柴油机故障诊断 故障模式识别
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机械设备诊断学的再探讨 被引量:17
7
作者 杨叔子 丁洪 +1 位作者 史铁林 钟毓宁 《华中理工大学学报》 CSCD 北大核心 1991年第A02期1-7,共7页
本文进一步探讨了机械设备诊断学的基本体系与基本概念.从系统论的观点出发,研究了机械设备的系统特性与系统分类;深化了故障、征兆、特征信号的概念;提出了故障传播过程的实质与故障的特性(层次性、相关性、延时性、不确定性);论述了... 本文进一步探讨了机械设备诊断学的基本体系与基本概念.从系统论的观点出发,研究了机械设备的系统特性与系统分类;深化了故障、征兆、特征信号的概念;提出了故障传播过程的实质与故障的特性(层次性、相关性、延时性、不确定性);论述了“超层诊断”.文中从知识推理这一角度出发,进一步讨论了机械设备诊断学的目的、任务、诊断内容与诊断过程. 展开更多
关键词 机械设备 诊断 系统 故障 模式识别
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Kohonen网络在发动机故障诊断中的应用 被引量:21
8
作者 范作民 白杰 阎国华 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第1期89-92,共4页
文中第一部分研究了利用Kohonen 网络进行发动机故障诊断的特点与算法。并以JT9D发动机为例对算法的有效性进行了检验,23 个故障样本的确诊率达到87% 。文中还以一个典型例子进行了详细分析。文中第二部分提出了利用Kohonen 网络进行故... 文中第一部分研究了利用Kohonen 网络进行发动机故障诊断的特点与算法。并以JT9D发动机为例对算法的有效性进行了检验,23 个故障样本的确诊率达到87% 。文中还以一个典型例子进行了详细分析。文中第二部分提出了利用Kohonen 网络进行故障诊断结果排序的方法,该方法有助于给出简明的诊断结论。文中第三部分提出了利用Kohonen 网络提取故障样本群的代表性样本的方法。该方法对于经验故障方程的建立十分有用。研究结果表明,自组织映射模型程序简单、应用方便,诊断结果不受训练样本的病态影响,特别是能够以非常简单而直观的方式揭示样本群的统计特性,是一种适用于发动机分类故障诊断的较好的。 展开更多
关键词 神经网络 航空发动机 故障诊断 模式识别
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利用转速波动信号诊断内燃机失火故障的研究(3)——多特征综合方法 被引量:18
9
作者 刘世元 杜润生 杨叔子 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期395-398,共4页
提出了利用转速波动信号诊断内燃机失火故障的 3种方法 ,包括诊断模型方法 (1)、波形分析方法(2 )和多特征综合方法 (3)。重点介绍了第 3种方法 ,选取前 2种方法中提取的多种无量纲特征参数 ,利用模糊模式识别技术进行信息融合 ,首先快... 提出了利用转速波动信号诊断内燃机失火故障的 3种方法 ,包括诊断模型方法 (1)、波形分析方法(2 )和多特征综合方法 (3)。重点介绍了第 3种方法 ,选取前 2种方法中提取的多种无量纲特征参数 ,利用模糊模式识别技术进行信息融合 ,首先快速识别整机有无失火故障 ,然后在有必要时再进行故障气缸的定位。试验结果表明 ,该方法充分利用了多种诊断特征参数的信息互补性 ,提高了诊断效率和识别正确率 。 展开更多
关键词 内燃机 故障诊断 失火 转速波动 模糊模式识别
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直升机行星传动轮系故障诊断研究进展 被引量:29
10
作者 孙灿飞 王友仁 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期106-119,共14页
行星传动轮系是直升机传动系统的核心部件,是直升机健康和使用监测系统(HUMS)重要的监测对象。直升机行星传动轮系具有结构复杂紧凑、组件繁多、工况瞬时多变以及使用环境恶劣等特点,导致直升机行星传动轮系振动信号污染严重、成分复杂... 行星传动轮系是直升机传动系统的核心部件,是直升机健康和使用监测系统(HUMS)重要的监测对象。直升机行星传动轮系具有结构复杂紧凑、组件繁多、工况瞬时多变以及使用环境恶劣等特点,导致直升机行星传动轮系振动信号污染严重、成分复杂,具有较强的非平稳性和耦合调制特征。另外复杂的故障模式、较少的故障样本,也都增加了直升机行星传动轮系故障诊断的难度。面对这些难题,研究人员在基于信号降噪与信号分离、时频分析与解耦解调、数学建模与模式识别的故障诊断技术上取得了丰硕的成果。面对仍然存在的一些亟待研究和解决的问题,提出了直升机行星传动轮系故障诊断技术的研究方向以及未来的发展趋势。 展开更多
关键词 直升机 行星齿轮 故障诊断 信号分离 解耦解调 模式识别
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神经网络在大型回转机械故障诊断中的应用 被引量:19
11
作者 陈岳东 屈梁生 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1992年第4期53-60,共8页
利用人工神经网络对大型回转机械中的常见故障进行分类和识别。首先讨论了如何从现场故障振动信号中提取故障特征;然后利用一个隐层的BP网络对故障特征进行训练,在训练信息不完备的情况下,就神经网络对组合故障的出现进行了计算,最后利... 利用人工神经网络对大型回转机械中的常见故障进行分类和识别。首先讨论了如何从现场故障振动信号中提取故障特征;然后利用一个隐层的BP网络对故障特征进行训练,在训练信息不完备的情况下,就神经网络对组合故障的出现进行了计算,最后利用工厂实际数据进行比较和验算,结果令人满意。 展开更多
关键词 神经网络 故障诊断 转子机械
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信号奇异性检测理论及其应用 被引量:13
12
作者 陈章位 路甬祥 《振动工程学报》 EI CSCD 1997年第2期147-155,共9页
奇异信号往往载有设备运行状态特征的重要信息。小波分析理论(WaveletAnalysis)突破了传统傅里叶变换等信号处理方法,在时域和频域上可同时对信号实现局部化处理,更符合信号非平稳的变频带结构特征,因而在检测信号... 奇异信号往往载有设备运行状态特征的重要信息。小波分析理论(WaveletAnalysis)突破了传统傅里叶变换等信号处理方法,在时域和频域上可同时对信号实现局部化处理,更符合信号非平稳的变频带结构特征,因而在检测信号奇异性等方面具有广泛的应用价值。本文在研究信号奇异性检测理论的基础上。 展开更多
关键词 故障诊断 模式识别 奇异性 小波分析 信号分析
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水轮发电机组振动故障诊断的神经网络方法研究 被引量:23
13
作者 杨晓萍 解建宝 孙超图 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第S1期95-98,共4页
本文通过对水轮发电机组振动问题的分析,提出了应用人工神经网络对水轮发电机组振动故障进行分类和识别的方法.在振动频谱波形特征的基础上,用三层BP网络对几种典型故障模式进行了试验研究和分析.结果表明,神经网络技术能够有效... 本文通过对水轮发电机组振动问题的分析,提出了应用人工神经网络对水轮发电机组振动故障进行分类和识别的方法.在振动频谱波形特征的基础上,用三层BP网络对几种典型故障模式进行了试验研究和分析.结果表明,神经网络技术能够有效的解决水轮发电机组振动故障中的状态识别问题. 展开更多
关键词 人工神经网络 故障诊断 模式识别 水轮发电机组振动
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神经网络技术及其在旋转机械故障诊断中的应用 被引量:23
14
作者 颜延虎 钟秉林 +1 位作者 黄仁 万德均 《振动工程学报》 EI CSCD 1993年第3期205-212,共8页
人工神经元网络模型是由大量的简单计算单元广泛相互联接而成的一个非线性动力学网络系统,它以高度的并行分布式处理、联想记忆、自组织及自学习能力和极强的非线性映射能力,在众多的领域里显示了广阔的应用前景。本文从模式识别的角度... 人工神经元网络模型是由大量的简单计算单元广泛相互联接而成的一个非线性动力学网络系统,它以高度的并行分布式处理、联想记忆、自组织及自学习能力和极强的非线性映射能力,在众多的领域里显示了广阔的应用前景。本文从模式识别的角度,论述了神经元网络技术及其在旋转机械故障诊断中的应用,就神经元网络结构及其所能形成的模式分类决策区域作了较为详尽的阐述,并与传统的模式识别技术作了比较。最后在振动频谱波形特征的基础上,就旋转机械中五种典型故障模式,用感知器网络进行了试验研究和分析。结果表明,人工神经元网络技术对于高维空间模式识别及非线性模式识别问题,具有较强的分类表达能力。作为一种新的自适应模式识别方法,神经元网络技术能够有效地解决故障诊断中较为复杂的状态识别问题。 展开更多
关键词 人工神经 神经网络 旋转机械 故障诊断
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基于灰度-梯度共生矩阵的串联故障电弧特征 被引量:24
15
作者 郭凤仪 邓勇 +2 位作者 王智勇 游江龙 高洪鑫 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期71-81,共11页
为了获取非线性负载回路中串联故障电弧的特征,利用自行研制的故障电弧实验系统开展了变频器和工控机负载条件下的串联故障电弧实验。提出一种基于灰度-梯度共生矩阵的特征提取方法。采用前向差分法对电流信号进行预处理,并利用小波包... 为了获取非线性负载回路中串联故障电弧的特征,利用自行研制的故障电弧实验系统开展了变频器和工控机负载条件下的串联故障电弧实验。提出一种基于灰度-梯度共生矩阵的特征提取方法。采用前向差分法对电流信号进行预处理,并利用小波包技术对差分信号进行分解、重构,将重构信号按频率高低依次放入二维数组;二维数组中同时刻各频段的能量归一化后,将其转换为0~255的灰度值图像,对灰度值图像进行Wiener滤波并采用Laplace算子进行锐化和加强处理,取频率高于1 562.5 Hz的图像求解灰度-梯度共生矩阵。通过计算共生矩阵的15种特征量,筛选得到工控机和变频器负载条件下串联故障电弧的特征向量。将获取的故障电弧特征向量输入到支持向量机进行故障电弧识别测试,验证了上述故障电弧特征提取方法的有效性。 展开更多
关键词 灰度-梯度共生矩阵 故障电弧 非线性负载 图像增强 模式识别
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基于拉普拉斯特征映射的滚动轴承故障识别 被引量:19
16
作者 黄宏臣 韩振南 +2 位作者 张倩倩 李月仙 张志伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期128-134,144,共8页
用传统的线性方法对非平稳和非线性运行状态的滚动轴承进行故障诊断时,效果欠佳。为了及时、准确地监测轴承的运行状态,提出了将拉普拉斯特征映射算法(Laplacian Eigenmap LE)应用到滚动轴承的故障识别中。在振动信号构建的时域和频域... 用传统的线性方法对非平稳和非线性运行状态的滚动轴承进行故障诊断时,效果欠佳。为了及时、准确地监测轴承的运行状态,提出了将拉普拉斯特征映射算法(Laplacian Eigenmap LE)应用到滚动轴承的故障识别中。在振动信号构建的时域和频域高维特征空间矩阵中,充分利用LE算法在非线性特征提取和降维的优点,进行学习,提取表征轴承状态的特征量,并以可视化的聚类结果进行表示。实验模拟了轴承的4种不同类型故障以及滚动体的4种不同受损程度,采用模式识别中聚类性的类内距和类间距两个参数作为衡量指标。与PCA和KPCA两种方法对比,LE不仅明显识别出四种故障类型和有效的区分出滚动体的不同受损程度,而且识别率大大提高。并通过测试样本组验证了LE方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承故障 流形学习 模式识别 拉普拉斯特征映射 特征空间的构建 特征提取 测试样本验证
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液体火箭发动机故障诊断技术综述 被引量:18
17
作者 张振臻 陈晖 +1 位作者 高玉闪 张航 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期15-33,共19页
综述了液体火箭发动机故障模式与故障机理、故障诊断技术、故障诊断技术应用三个方面的研究进展。不同种类故障诊断方法的优缺点和应用场景各不相同,融合多种方法于一个健康管理系统,可以提升故障诊断的时间敏感性、对故障的覆盖性、对... 综述了液体火箭发动机故障模式与故障机理、故障诊断技术、故障诊断技术应用三个方面的研究进展。不同种类故障诊断方法的优缺点和应用场景各不相同,融合多种方法于一个健康管理系统,可以提升故障诊断的时间敏感性、对故障的覆盖性、对发动机工作阶段的覆盖性以及对传感器失效的鲁棒性。制约故障诊断方法在液体火箭发动机健康管理中应用的三个主要问题是:(1)故障诊断方法与对象结合不够紧密;(2)基础研究不足,故障模式和故障机理积累欠缺;(3)数据融合不足,信息量匮乏。 展开更多
关键词 液体火箭发动机 故障模式 故障诊断 系统辨识 模式识别 专家系统 健康管理
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基于小波神经网络的电力电子电路故障模式识别 被引量:7
18
作者 李微 谭阳红 彭永进 《继电器》 CSCD 北大核心 2005年第14期82-86,共5页
提出了基于两种不同小波神经网络的电力电子电路故障模式识别方法。针对电力电子电路故障,构造了激活函数型和权值型两种不同的三层小波神经网络,给出了相应的数学模型和学习算法。以三相整流桥电路为例,建立了小波神经网络的输出与故... 提出了基于两种不同小波神经网络的电力电子电路故障模式识别方法。针对电力电子电路故障,构造了激活函数型和权值型两种不同的三层小波神经网络,给出了相应的数学模型和学习算法。以三相整流桥电路为例,建立了小波神经网络的输出与故障元之间的对应关系,实现了电路故障的模式识别,并与用普通BP网络识别的结果进行了比较。仿真结果验证了两种故障识别方法的正确性和较好的准确性。 展开更多
关键词 小波 神经网络 故障模式识别 电力电子电路
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基于BP神经网络的变速箱故障诊断方法研究 被引量:18
19
作者 刘鑫 贾云献 +1 位作者 孙磊 刘天斌 《计算机测量与控制》 2017年第1期12-15,共4页
针对变速箱的工作时间不能真实反映实际健康状况的问题,通过提取变速箱的振动信号作为状态参数,建立了基于BP神经网络的变速箱故障诊断模型;该模型首先提取振动信号中对故障反映灵敏的成分作为特征值,获得BP神经网络的训练数据,并通过... 针对变速箱的工作时间不能真实反映实际健康状况的问题,通过提取变速箱的振动信号作为状态参数,建立了基于BP神经网络的变速箱故障诊断模型;该模型首先提取振动信号中对故障反映灵敏的成分作为特征值,获得BP神经网络的训练数据,并通过对比确定最优的隐含层节点数,确定BP神经网络的结构参数;模型训练结束后,以验证数据为例进行故障诊断研究,并对诊断结果进行评估;评估结果表明,该模型准确度高,具有较好的应用和推广价值。 展开更多
关键词 BP神经网络 故障诊断 模式识别 变速箱
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旋转机械故障诊断研究现状 被引量:15
20
作者 丁涛 王芳 任工昌 《机械设计与制造》 北大核心 2009年第12期259-261,共3页
对旋转机械故障产生的机理、特征提取、装置的开发与研究,分别进行了阐述。并且对旋转机械故障诊断的人工智能专家系统、模式识别技术、分形理论、数据挖掘方法、信息融合技术的研究现状进行了综述。
关键词 旋转机械 故障诊断 特征提取 专家系统 模式识别 分形 数据挖掘
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