基于小波包和改进核最近邻算法的风机齿轮箱故障诊断方法

齿轮箱作为风力机组的核心部件,故障频发,研究风机齿轮箱的故障诊断方法意义重大。针对最近邻(KNN)诊断方法对离群噪声不敏感和诊断精度较低的缺陷,提出了基于小波包和改进核最近邻算法的风机齿轮箱故障诊断方法。该方法应用小波包分析技术对故障特征进行提取,利用互近邻准则将故障数据集中的离群噪声点剔除,构建出基于核空间的改进型最近邻分类决策规则来识别齿轮箱的故障类型。试验表明:该方法可以有效地提升故障诊断精度和鲁棒性,为智能诊断技术的研究提供新思路。     

齿轮箱中滚动轴承的故障诊断

提出了一种基于自适应除噪技术(ANC)和共振解调技术(DRT)的齿轮箱中滚动轴承的故障诊断方法。该方法先后用同一传感器和测量系统、在同一位置采集被诊断轴承在无故障时的振动信号和在状态监测过程中的振动信号,然后把这两次拾取的信号分别作为自适应除噪系统的参考输入和主输入进行除噪处理,最后用共振解调技术对除噪后的振动信号进行包络解调,实现齿轮箱中滚动轴承的故障诊断。实际应用表明,该方法能够从齿轮箱振动信号中剔除齿轮啮合振动等背景噪声,提高滚动轴承振动信号的信噪比,可以有效地诊断齿轮箱中滚动轴承的故障。      

基于参数自适应变分模态分解的行星齿轮箱故障诊断

针对变分模态分解需要人为设定模态数量以及在强噪声情况下容易造成分解错误的问题,提出了依据功率谱密度极值点自适应确定模态数量与中心频率的参数自适应变分模态分解方法,通过信号仿真分析验证了方法的有效性。基于参数自适应变分模态分解提出了一种行星齿轮箱故障诊断方法,应用于行星齿轮箱第2级太阳轮裂纹的故障诊断,行星齿轮箱传动实验台的试验结果表明:该方法能实现振动信号准确分解,有效提取和辨别出故障特征频率,实现了在强背景噪声和微弱故障信号情况下对第2级太阳轮裂纹故障的准确诊断。      

基于形态分量分析与阶次跟踪的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下齿轮箱复合故障的故障特征提取,提出了基于形态分量分析与阶次跟踪的齿轮箱复合故障诊断方法.该方法根据齿轮箱复合故障振动信号中齿轮和滚动轴承故障成分的形态差异性,先用形态分量分析将其分解为包含齿轮局部故障信息的谐振分量、包含滚动轴承局部故障信息的冲击分量和随机噪声分量,再根据实测转速信号分别对谐振分量和冲击分量进行包络阶次分析,根据各包络阶次谱诊断齿轮箱复合故障.算法仿真和应用实例表明:该方法能有效分离变转速下齿轮和滚动轴承的故障特征,且其故障特征提取效果要优于传统的包络阶次谱方法.      

基于CWT-CNN的齿轮箱运行故障状态识别

针对传统故障诊断中提取的特征不具有自适应能力、很难匹配特定故障的问题,提出了一种基于连续小波变换（CWT）和二维卷积神经网络（CNN）的齿轮箱故障诊断方法。该方法对齿轮箱故障振动信号采用连续小波变换构造其时频图,以其为输入构建卷积神经网络模型,通过多层卷积池化形成深层分布式故障特征表达。利用反向传播算法调整网络各层的结构参数,使模型建立从信号特征到故障状态之间的准确映射。在不同工况和不同故障状态下的实验中,故障识别准确率达到了99.2%,验证了方法有效性。采用这种自适应学习信号中丰富的信息的方法,可以为故障诊断智能化提供基础。      

基于神经网络和专家系统的电传操纵系统故障诊断

提出了一种神经网络与专家系统相结合的故障诊断方法,研制了相应的诊断模块,并在某型飞机电传操纵系统的故障诊断中得以实现。在实物仿真和实际诊断实例中,该诊断模块均达到了很好的效果。从而证明了所提出的方法作为一种诊断策略,可作为飞机电传操纵系统快速故障诊断的基础。该故障诊断方法可推广应用到其它同类飞机的故障诊断当中,为现代航空维修保障的故障诊断提供了一条有效的新途径。     

机载电子设备集成智能故障诊断系统

现有智能故障诊断方法主要有基于模型推理、基于规则、基于神经网络和基于案例的诊断方法,它们各有独特之处,又有各自的局限性。集成这些诊断方法能综合各诊断方法的特点,克服各诊断方法的局限性,从而提高诊断系统的智能性和诊断效率。本文根据飞机外场维护和内场大修的现状,设计了机载电子设备集成智能故障诊断系统。系统运用集成智能诊断策略,弥补单一推理方法存在的缺陷,增强了系统的故障诊断能力。实践表明,该集成智能故障诊断系统在机载电子设备的故障诊断与维修中发挥了积极有效的作用。     

小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中的应用

本文简述了小波变换的基本原理及利用小波包对振动信号进行分解的方法。小波分析良好的时频局部化性质，适于检测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，这在旋转机械状态监侧及早期故障诊断中具有重要意义。本文给出利用小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中提取微弱轴承冲击故障特征的实例。     

空空导弹智能故障诊断技术探讨

对空空导弹常规故障诊断和智能故障诊断方法进行了比较,说明了采用智能故障诊断的必要性,提出了空空导弹智能诊断所面临的关键问题.     

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。      

基于改进RBF神经网络的某型机载雷达电路故障诊断

RBF神经网络在故障诊断中的应用是一个十分热门的研究课题。但RBF神经网络用于故障诊断需要大量的隐含层节点,隐含层节点越多其训练时间越长。针对此问题,提出了一种改进的RBF神经网络故障诊断方法。通过仿真实例,可以看出隐含层的节点大大减少,训练时间缩短,该方法用于雷达故障诊断非常有效。     

某型涡喷发动机状态监控与主要故障诊断系统方案

某型涡喷发动机技术水平低,可靠性和使用维修性差。在飞行过程中,时有喘振、超降转,自动停车等严重故障发生,地面又常常不能再现,难以分析故障原因,更谈不上预测故障。研制和发展状态监控与故障诊断技术,对模清故障的原因及规律,及时预报故障,避免大事故是必要的。它还可以提供机件使用情况的信息,以利由定时维修过渡到视情维修。      

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

灰色系统关联分析在故障识别中的应用

通过对现场采集的齿轮故障文件进行诊断,说明通过多参数灰色关联度分析诊断法诊断齿轮故障及识别其故障类型,只要样本文件数据准确、可靠性强,在类似的工作条件下,诊断齿轮的故障是可行的,其效果是较好的。     

基于HMM-SVM的混合故障诊断模型及应用

针对直升机减速器故障诊断中机器学习方法存在的问题,根据隐马尔可夫模型(HMM)适合于处理连续动态信号与支持向量机(SVM)适合于模式分类的长处,提出了基于HMM-SVM的混合故障诊断模型。先通过小波包分析方法从减速箱振动信号中有效提取非平稳特征,训练HMM-SVM模型,再利用训练好的模型进行监测与诊断,实验结果表明该方法优于单纯的HMM或SVM诊断方法,能利用少量训练样本有效地完成直升机减速器的故障诊断。     

应用神经网络识别液体火箭发动机的故障模式

本文以一个典型的泵压式液体火箭发动机（ＬＲＥ）为对象，考虑发动机的几种主要故障，建立了描述发动机静态工作过程的非线性方程组。用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模拟这些非线性方程组。用ＡＲＴ２网络识别故障模式。对该发动机，特别是涡轮泵故障的识别方法进行了研究。     

发动机磨粒统计分布规律与磨损状态监测研究

根据对 WZ- 6航空发动机等由滑油润滑的机械零件磨损磨粒的显微形态统计研究 ,提出了磨屑尺寸分布的 Weibull分布模型 ,探讨了滑油取样和磨粒采样等随机误差的估计及航空发动机磨损状态监测和故障诊断的方法     

基于改进符号有向图模型的发动机引气系统多故障诊断方法

为了在符号有向图(SDG)模型中进行多故障诊断,提出了基于改进符号有向图(ISDG)模型的多故障诊断方法.ISDG模型满足了不完全信息条件下的多故障组合诊断的需求.通过交互式方法构建不完全信息条件下的诊断过程,利用最大增益费用比确定了最优的测试序列,实现了在多故障诊断过程中效率的提高和成本的降低.最后用交互式算法诊断某民用发动机引气系统多故障,ISDG模型能够诊断多故障,说明诊断多故障可以提高诊断效率;考虑组合逻辑后,最小费用比最大费用减小了7.25,增益费用比增大了32.2%,说明考虑组合逻辑可以减少32.2%的费用.      

基于知识规则的发动机磨损故障诊断专家系统

针对某型发动机试车状态的磨损故障诊断问题,运用了两种最常用的滑油分析技术——铁谱分析和光谱分析,同时结合发动机试车台监测数据,对该型发动机试车过程中的磨损故障进行专家诊断。首先依据领域专家的经验,通过分析得到了各种分析方法的诊断专家知识,并将其转换为基于if-then的知识规则存放于知识库中;其次,依据各种分析方法的标准磨损界限值,将原始数据进行了预处理,统一转换成故障征兆的字符表达式;最后,根据应用正向推理机得到磨损故障的诊断结果。