共查询到20条相似文献,搜索用时 437 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
以故障分析为目的,建立了一种大型泵压式液体火箭发动机的基本数学模型及实时数学模型,采用历史数据统计及数字仿真分析结合的方法,对发动机的故障模式及其效应进行了分析研究。提出了液体火箭发动机故障诊断系统的框架。为了对液体火箭发动机健康监控的算法及软件进行验证,以实时数学模型为基础,提供并建立了一个实时仿真验证系统。 相似文献
8.
阐述了液氧/煤油液体火箭发动机故障诊断的基本原理与方法,以及故障诊断系统的组成,说明了液氧/煤油火箭发动机故障诊断系统需要考虑的几个问题,并简要介绍了监控系统的组成与原理。 相似文献
9.
10.
11.
基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
为了更准确地诊断滚动轴承故障,提出了一种基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行3层小波包分解,将振动信号分解为不同频带的信号,提取各频带的相对能量特征,构建特征向量;然后采用多核学习算法从训练样本集中学习核函数与分类器;最后使用训练出的分类器识别滚动轴承故障类型.为了验证方法的有效性,进行了滚动轴承故障诊断实验,实验结果表明该方法的故障诊断准确率达到98.25%,与传统的基于小波包与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法相比,其故障诊断准确率更高,同时由于避免了核函数的选择问题,该方法更便于实际应用. 相似文献
12.
13.
基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的滚动轴承故障诊断 总被引:3,自引:3,他引:0
针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种将线调频小波路径追踪算法与阶比循环平稳解调方法相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取轴承的故障特征频率,再根据轴承的故障特征频率对变转速下时域振动信号的包络在角域等角度重采样,并对获取的角域平稳信号进行循环平稳解调,计算得到切片解调谱;最后根据切片解调谱识别滚动轴承故障.仿真分析和应用实例表明:该方法能准确提取变转速工况下滚动轴承的外圈与内圈故障故障特征,提取效果明显优于基于Wigner-Ville峰值跟踪法的包络阶次谱方法. 相似文献
14.
提出了一种基于自适应多尺度模糊熵、ILS(迭代拉普拉斯得分)特征选择和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。该方法采用变分模态分解对振动信号进行分解和重构,并计算重构信号的复合多尺度模糊熵;同时采用迭代拉普拉斯得分选择敏感故障特征,并将特征选择结果输入到基于粒子群优化支持向量机的多故障分类器进行识别。将提出的方法应用于滚动轴承试验数据分析。结果表明:该方法对试验数据的故障识别率为100%。并将基于ILS特征选择方法与基于SFS(sequential forward selection)特征选择进行了对比,表明基于SFS特征选择的最高识别率为92.86%,而基于ILS特征选择的故障识别率达到100%。 相似文献
15.
本文首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行和有效的,为转子振动故障准确诊断提供了一种新方法。 相似文献
16.
17.
18.
基于EMD样本熵-LLTSA的故障特征提取方法 总被引:3,自引:1,他引:2
针对振动信号的非线性、非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、样本熵和流形学习的故障特征提取方法.该方法将EMD、样本熵和流形学习相结合.首先,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算分解得到的IMF(固有模态函数)信号的样本熵,初步提取滚动轴承状态特征值;然后利用流形学习方法对初步的提取的滚动轴承状态特征进行进一步的提取;最后利用支持向量机(SVM)对该特征提取方法进行分类评估,并将该方法运用在滚动轴承故障诊断实验中,实验证明该特征提取方法与基于小波包样本熵的故障诊断方法相比具有很好的聚类性能,且对于SVM的分类结果可达100%,在降低了特征数据的复杂度的同时,增强了故障模式识别的分类性能,具有一定的优越性. 相似文献
19.
20.
基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法 总被引:10,自引:10,他引:0
研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断. 相似文献