小波包分析技术在大型电机转子故障诊断系统中的应用 被引量：63

1

作者 于志伟 苏宝库 曾鸣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第22期158-162,共5页

通过精密离心机电机驱动系统和机械系统的故障机理的分析,提出了两种故障信号基于小波包分析的特征提取方法。一个是渐进性故障信号的特征提取方法,控制器误差信号通过小波包分解与重构,最后在最低频段的节点得到了已经去噪的故障信号... 通过精密离心机电机驱动系统和机械系统的故障机理的分析,提出了两种故障信号基于小波包分析的特征提取方法。一个是渐进性故障信号的特征提取方法,控制器误差信号通过小波包分解与重构,最后在最低频段的节点得到了已经去噪的故障信号。另一个是振动信号频带能量的特征向量提取方法,动平衡系统的振动信号被分解到独立的频段,不同频带内的信号能量变化反映了系统机械运行状态的改变,每个能量成分被提取形成特征向量用于故障诊断。试验与仿真结果表明这种基于小波包分析的故障方法具有算法简单、可行的优点。 展开更多

关键词 精密离心机 小波包 故障诊断 误差信号 特征向量 频带

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变压器故障诊断中信息融合技术的应用 被引量：20

2

作者 彭剑 罗安 +1 位作者 周柯 夏向阳 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期144-147,共4页

电力变压器的可靠性直接影响供电的稳定,为此结合电力变压器故障诊断的具体情况,从信息融合的角度提出了基于信号类型及不同特征向量组合的集成诊断模型。该模型利用基于故障机理内在因素的专家系统,采用匹配知识规则,通过模糊推理,得... 电力变压器的可靠性直接影响供电的稳定,为此结合电力变压器故障诊断的具体情况,从信息融合的角度提出了基于信号类型及不同特征向量组合的集成诊断模型。该模型利用基于故障机理内在因素的专家系统,采用匹配知识规则,通过模糊推理,得特征向量与变压器故障信息间的关联性质,完成故障诊断,且诊断完成后,利用数据挖掘技术将诊断过程中的特征量、推理过程、结果以编码形式存入专家系统规则库。该模型将油中溶解气体、电气参数等特征量结合作为故障判据,评估变压器状态,并利用评估结果丰富专家系统的规则库。在讨论了多传感器信息融合技术用于变压器在线故障诊断时的具体实现方法后通过实例进行分析说明:利用来自传感器的各种故障信息进行融合,作为变压器故障诊断的判据,提高了诊断的可靠性和准确性,这将对提高电网安全性能及电气设备的诊断自动化与智能化水平起到推动作用。 展开更多

关键词 变压器 信息融合 融合决策 故障诊断 数据挖掘 特征向量

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基于最小二乘支持向量机的故障诊断方法 被引量：13

3

作者 杨奎河 单甘霖 赵玲玲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第7期99-101,共3页

提出了一种小波包分析与最小二乘支持向量机相结合的机械设备故障诊断模型。首先对故障信号功率谱进行小波分解,简化了故障特征向量的提取,然后采用最小二乘支持向量机进行故障诊断。在该模型中,用二次损失函数取代支持向量机中的不敏... 提出了一种小波包分析与最小二乘支持向量机相结合的机械设备故障诊断模型。首先对故障信号功率谱进行小波分解,简化了故障特征向量的提取,然后采用最小二乘支持向量机进行故障诊断。在该模型中,用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转换为线性方程组的求解,并提出对核函数的σ参数进行动态选取。仿真结果表明:该模型可以取得较高的故障诊断准确率。 展开更多

关键词 小波包分析 故障诊断 特征向量 最小二乘支持向量机 核函数

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基于EEMD云模型与SVM的汽轮机转子故障诊断方法 被引量：17

4

作者 田松峰 胥佳瑞 +1 位作者 王美俊 韩强 《热力发电》 CAS 北大核心 2017年第4期111-114,共4页

提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)、云模型与支持向量机(SVM)相结合的汽轮机转子多故障诊断方法。该方法首先采用EEMD将振动信号分解成若干个IMF分量,利用相关系数法对IMF分量进行筛选,然后对筛选后的IMF分量进行逆向云发生器计算... 提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)、云模型与支持向量机(SVM)相结合的汽轮机转子多故障诊断方法。该方法首先采用EEMD将振动信号分解成若干个IMF分量,利用相关系数法对IMF分量进行筛选,然后对筛选后的IMF分量进行逆向云发生器计算,得到云模型的数字特征并构建为特征向量,将其应用到有向无环图SVM中进行转子多故障状态识别,并与传统的EEMD能量法进行对比。结果表明,该方法能够准确地完成转子多故障诊断,具有更高的识别率。 展开更多

关键词 转子 故障诊断 集合经验模态分解 云模型 支持向量机 特征向量

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基于支持向量机的滚动轴承故障诊断研究 被引量：14

5

作者 左红 顾家铭 于锦禄 《轴承》 北大核心 2008年第8期36-39,共4页

在分析支持向量机多分类算法和滚动轴承故障诊断特征向量的基础上,建立了基于支持向量机的滚动轴承故障诊断模型,并对模型进行了鲁棒性研究。对建立的数学模型进行了试验验证,结果表明,建立的诊断模型对轴承故障诊断具有良好的诊断效果。

关键词 滚动轴承 故障诊断 支持向量机 特征向量 鲁棒性

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基于奇异值分解和支持向量机的滚动轴承故障模式识别 被引量：12

6

作者 陆爽 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期115-119,共5页

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... 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。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 奇异值分解 主特征矢量 支持向量机 模式识别

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基于最小二乘支持向量机和机电综合特征的发电机故障诊断 被引量：12

7

作者 万书亭 管森森 +1 位作者 刘洪亮 佟海侠 《中国工程机械学报》 2009年第1期80-85,共6页

提出了1种最小二乘支持向量机和机电综合特征相结合的发电机故障诊断模型.用二次损失函数代替传统支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转变为线性方程组求解,降低了计算的复杂性.提取发电机... 提出了1种最小二乘支持向量机和机电综合特征相结合的发电机故障诊断模型.用二次损失函数代替传统支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转变为线性方程组求解,降低了计算的复杂性.提取发电机故障中的综合特征,即振动信号和电流信号,整理后作为诊断模型的特征值,从而得到了故障的典型特征,提高了诊断的准确率.最后从SDF 9型模拟发电机中实测数据进行分析,结果表明,与常规的方法相比,该模型具有较高的分类速度和较好的故障诊断准确率. 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机 机电综合特征 故障诊断 发电机 特征向量

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基于小波包神经网络的开关电源电路故障诊断研究 被引量：12

8

作者 郭志军 杨亚锋 +1 位作者 吴静波 王永巍 《现代电子技术》 北大核心 2019年第7期125-128,共4页

针对开关电源电路常见故障,提出一种基于小波包神经网络的开关电源电路故障诊断方法。利用小波分析对开关电源输出电压进行分析处理,依据小波多分辨分析的特点,获得信号各频段的细节系数及其能量,再利用小波包分析对小波分析中没有细分... 针对开关电源电路常见故障,提出一种基于小波包神经网络的开关电源电路故障诊断方法。利用小波分析对开关电源输出电压进行分析处理,依据小波多分辨分析的特点,获得信号各频段的细节系数及其能量,再利用小波包分析对小波分析中没有细分的高频信号进行分解,提高频率分解率,将各频段能量进行归一化处理后,构造故障特征向量作为神经网络的输入进行分类。将Multisim13与Matlab可以实现开关电源电路的故障诊断。 展开更多

关键词 小波包 神经网络 开关电源 故障诊断 归一化 故障特征向量

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基于并行计算的电能计量装置故障诊断技术研究 被引量：11

9

作者 李云鹏 金旭荣 张鑫瑞 《电测与仪表》 北大核心 2022年第12期96-102,共7页

针对当前电能计量装置故障诊断技术的计算量较大,导致电能计量装置故障诊断效率与诊断准确率较低,提出一种基于并行计算的电能计量装置故障诊断技术。利用信息聚类技术对电能计量装置信息采样,通过阈值法对数据预处理,去除冗余数据,并... 针对当前电能计量装置故障诊断技术的计算量较大,导致电能计量装置故障诊断效率与诊断准确率较低,提出一种基于并行计算的电能计量装置故障诊断技术。利用信息聚类技术对电能计量装置信息采样,通过阈值法对数据预处理,去除冗余数据,并建立判别函数,采用并行计算方法处理故障数据,同时执行多个故障数据处理指令,通过判别函数判断故障发生概率并将同类故障数据聚集到一起,以此实现电能计量装置故障诊断。实验结果表明,文中方法使电能计量装置故障诊断效率与准确率较大提升,并在17 MB与1024 MB数据量下,文章所提技术方法均能够在较短时间内完成故障诊断。 展开更多

关键词 并行计算 电能计量装置 故障诊断 阈值 特征向量

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基于小波包分解和BP神经网络的轴承故障诊断 被引量：12

10

作者 叶瑞召 李万红 《轴承》 北大核心 2012年第10期53-56,共4页

针对滚动轴承的故障诊断,提出了小波包分解与BP神经网络结合的诊断方法。对轴承振动信号进行3层小波包分解,构造其特征向量,输入神经网络进行训练和测试。Matlab仿真结果表明,该方法能有效地诊断出轴承的故障类型。

关键词 滚动轴承 故障诊断 小波包分解 特征向量 BP神经网络

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粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用 (二)旋转机械故障诊断知识库的形成 被引量：4

11

作者 许琦 顾海明 李永生 《南京工业大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第4期30-33,共4页

旋转机械故障诊断知识库形成的主要环节是信号的采集和信号的分析、整理 ;在所有的机械故障信号中 ,振动诊断技术是故障诊断的常用手段 ,对振动信号实现连续、在线诊断的最重要的数学工具是快速傅里叶变换(FFT)和小波理论。通过对实验... 旋转机械故障诊断知识库形成的主要环节是信号的采集和信号的分析、整理 ;在所有的机械故障信号中 ,振动诊断技术是故障诊断的常用手段 ,对振动信号实现连续、在线诊断的最重要的数学工具是快速傅里叶变换(FFT)和小波理论。通过对实验的观察 ,建立转子故障特征向量和故障类型之间对应关系的数据库 。 展开更多

关键词 粗集理论 旋转机械 知识库 小波理论 特征向量 故障诊断

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大系统的故障诊断方法研究 被引量：4

12

作者 胡恒章 闻新 +1 位作者 周露 刘志言 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第5期66-71,共6页

提出一种故障诊断方案。基于配置观测器的左或右特征结构向量实现动态交联项对残差影响的解耦，然后利用这些残差进行故障诊断，文中给出了若干定理及结论，最后举例说明该方法的可行性。

关键词 故障诊断 大系统 观测器 控制系统 安全性

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基于多小波和PSO-RBF神经网络的水电机组振动故障诊断 被引量：6

13

作者 李辉 王毅 +2 位作者 杨晓萍 贾嵘 罗兴锜 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第2期227-234,共8页

【目的】研究水电机组振动故障诊断的方法,为水电机组状态监测提供一种新的信号处理方法。【方法】对水电机组的振动信号进行多小波变换,提取振动信号的特征向量,将此特征向量作为学习样本输入到经过粒子群优化的径向基神经网络,通过训... 【目的】研究水电机组振动故障诊断的方法,为水电机组状态监测提供一种新的信号处理方法。【方法】对水电机组的振动信号进行多小波变换,提取振动信号的特征向量,将此特征向量作为学习样本输入到经过粒子群优化的径向基神经网络,通过训练后建立频谱特征向量和故障类型的映射关系,然后以测试样本和多故障测试样本为例进行应用检验。【结果】优化后的神经网络在第30次迭代时就达到了目标值,而优化前则需要56次迭代才能达到目标值。测试样本的诊断结果和测试样本的多故障诊断结果显示,期望输出与实际输出基本一致,故障识别的正确率达到100%。【结论】多小波-能量和经过粒子群优化的RBF神经网络结合的方法适用于水电机组的振动故障诊断,其诊断精度高,具有工程应用价值。 展开更多

关键词 水电机组 故障诊断 多小波 神经网络 特征向量提取

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基于MEEMD和SVM的贯通式同相牵引直接供电系统牵引网故障识别 被引量：5

14

作者 庄启康 陈仕龙 +2 位作者 王泽超 蔡潇 毕贵红 《电瓷避雷器》 CAS 北大核心 2021年第3期67-74,共8页

针对贯通式同向牵引直接供电系统牵引网故障识别,提出了一种基于改进总体平均经验模态分解和支持向量机的故障识别方法。利用PSCAD仿真平台搭建3种不同类型(雷击故障,雷击干扰,接地故障)的故障模型,通过模拟仿真得到故障暂态电流,并对... 针对贯通式同向牵引直接供电系统牵引网故障识别,提出了一种基于改进总体平均经验模态分解和支持向量机的故障识别方法。利用PSCAD仿真平台搭建3种不同类型(雷击故障,雷击干扰,接地故障)的故障模型,通过模拟仿真得到故障暂态电流,并对其解耦得到故障电流相模分量。采用MEEMD算法对故障电流相模分量进行分解,提取特征向量,通过SVM工具箱进行故障识别。为了验证SVM在故障识别中的优越性,通过对比概率神经网络故障识别,结果表明SVM在故障识别中具有更高的正确率。 展开更多

关键词 故障仿真 特征向量 MEEMD SVM 故障识别

原文传递

基于特征值和特征向量的测量参数选择 被引量：5

15

作者 白磊 杨磊 +2 位作者 胡骏 黄顺洲 周人治 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期195-200,共6页

研究了航空发动机气路故障诊断中测量参数如何选择的问题。利用发动机故障诊断矩阵,提出了基于特征值和特征向量比较不同测量参数选择系统之间优劣的简易快速算法,该算法可以从几何角度直观地展现整体解空间和解矢量的方向等变化情况。... 研究了航空发动机气路故障诊断中测量参数如何选择的问题。利用发动机故障诊断矩阵,提出了基于特征值和特征向量比较不同测量参数选择系统之间优劣的简易快速算法,该算法可以从几何角度直观地展现整体解空间和解矢量的方向等变化情况。通过一个单轴涡喷发动机测量系统对比案例有效地表明:地面测试系统的最大与最小特征值比为33,机载系统的最大与最小特征值比为1008,在该单轴涡喷发动机气路故障诊断方面,地面测试系统比机载系统明显更有利于气路故障诊断。该算法可用于优化机载发动机测量传感器布局、台架测量系统中测量传感器布局,指导工程中测量参数的选择等。 展开更多

关键词 故障诊断 测量参数选择 特征值 特征向量 奇异值分解

原文传递

LLSTA和ELM算法在转子故障诊断中的应用 被引量：5

16

作者 孙斌 刘立远 梁超 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2014年第3期35-38,共4页

针对转子故障诊断日趋困难的问题,引入一种基于非线性流形学习和极限学习机(ELM)的转子故障诊断模型。基于转子振动信号时域与频域的14个特征参数构建高维矩阵,利用线性局部切空间排列(LLTSA)提取高维矩阵的特征向量,并投影到可视空间... 针对转子故障诊断日趋困难的问题,引入一种基于非线性流形学习和极限学习机(ELM)的转子故障诊断模型。基于转子振动信号时域与频域的14个特征参数构建高维矩阵,利用线性局部切空间排列(LLTSA)提取高维矩阵的特征向量,并投影到可视空间中。采用极限学习机作为分类器进行故障诊断。故障诊断实例验证了该模型的有效性和可行性,表明了该模型将成为故障诊断领域的发展方向。 展开更多

关键词 故障诊断 高维矩阵 特征向量 极限学习机 Principal COMPONENT analysis( PCA)

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基于LMD与随机森林的滚动轴承故障诊断 被引量：5

17

作者 秦喜文 郭宇 +3 位作者 郭佳静 董小刚 冯阳洋 王强进 《长春工业大学学报》 CAS 2018年第5期417-423,共7页

提出了一种基于LMD和随机森林相结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法融合了LMD和随机森林算法,利用LMD分解方法将滚动轴承振动信号分解成若干个PF分量,轴承发生不同故障时,不同PF分量内的统计特征和频带能量会发生变化,从不同的PF分量中... 提出了一种基于LMD和随机森林相结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法融合了LMD和随机森林算法,利用LMD分解方法将滚动轴承振动信号分解成若干个PF分量,轴承发生不同故障时,不同PF分量内的统计特征和频带能量会发生变化,从不同的PF分量中计算出其对应的均值、标准差与信息熵等特征值,将这些特征值构造成特征向量,最后运用随机森林算法实现分类滚动轴承类型。结果表明,利用LMD和随机森林相结合算法具有较高的识别精度,可以有效识别滚动轴承的故障类型。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 局部均值分解 特征向量 随机森林

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基于DAG-SVM的煤矿井下输送装置故障在线检测 被引量：4

18

作者 赵驭阳 《机床与液压》 北大核心 2021年第10期189-194,共6页

针对现有故障在线检测方法分类性能差、检测率低的不足,提出一种基于DAG-SVM的煤矿井下输送装置多故障在线检测方法。提取井下输送装置各构成零部件的原始故障信息,对故障信号进行降噪和归一化处理,得到高频特征向量;利用DAG-SVM故障分... 针对现有故障在线检测方法分类性能差、检测率低的不足,提出一种基于DAG-SVM的煤矿井下输送装置多故障在线检测方法。提取井下输送装置各构成零部件的原始故障信息,对故障信号进行降噪和归一化处理,得到高频特征向量;利用DAG-SVM故障分类方法,根据故障特征向量的种类和数量构造多个分类器,通过两两比对准确识别出故障类别,并预估出故障样本的演化趋势。数据仿真结果表明:利用所提出方法确定的超平面更为合理,该方法分类精度高,多故障综合在线检测准确率达到99.47%,显著优于现有检测方法。 展开更多

关键词 DAG-SVM 刮板输送机 归一化 分类器 故障特征向量 故障样本

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基于噪声分析的电机故障诊断方法研究 被引量：4

19

作者 张媛 王飞 王万成 《微电机》 北大核心 2012年第8期83-87,共5页

本文基于Matlab平台,对电机各种运行状态的噪声进行数字分析和处理,提出了一种基于噪声分析的电机故障类型的诊断方法。首先对电机不同运行状态下的声音信号进行时频域分析和去噪处理;其次分析和提取了信号的能量特征向量。最后利用神... 本文基于Matlab平台,对电机各种运行状态的噪声进行数字分析和处理,提出了一种基于噪声分析的电机故障类型的诊断方法。首先对电机不同运行状态下的声音信号进行时频域分析和去噪处理;其次分析和提取了信号的能量特征向量。最后利用神经网络分类器对电机故障声音进行了分类识别。此外,为提高智能诊断的准确性,本文在以上一系列过程中均采用了多种方法,并进行了择优。实验表明,本文研究的基于噪声分析的电机故障诊断方法具有较高准确率。 展开更多

关键词 电机噪声 故障诊断 小波包分解 能量特征向量 神经网络

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拉普拉斯特征向量相关谱及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：3

20

作者 欧璐 于德介 王翠亭 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期748-754,共7页

为了将谱方法的模式识别能力应用于机械故障诊断领域,提出了拉普拉斯特征向量相关谱,并应用于滚动轴承故障诊断。拉普拉斯特征向量相关谱定义为拉普拉斯矩阵特征向量之间夹角余弦的绝对值,由特征集的拉普拉斯矩阵进行标准正交分解后得到... 为了将谱方法的模式识别能力应用于机械故障诊断领域,提出了拉普拉斯特征向量相关谱,并应用于滚动轴承故障诊断。拉普拉斯特征向量相关谱定义为拉普拉斯矩阵特征向量之间夹角余弦的绝对值,由特征集的拉普拉斯矩阵进行标准正交分解后得到,具有计算过程简单、运算速度快等特点。基于拉普拉斯特征向量相关谱的滚动轴承故障诊断方法首先在时域、频域和能量熵域对滚动轴承振动信号进行特征提取,组成特征集;然后对特征集的拉普拉斯矩阵进行标准正交分解,计算拉普拉斯特征向量相关谱;最后通过相关谱矩阵实现滚动轴承不同故障类型的识别。应用实例表明,该方法能有效识别滚动轴承故障。 展开更多

关键词 故障诊断 特征提取 拉普拉斯特征向量 相关谱

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