共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
2.
3.
为了剔除冗余的振动参数和统计特征量,提高涡轮泵故障检测的实时能力,建立了线性相关性假设检验模型。利用该假设检验模型和某型液体火箭发动机的历史试车数据,检验了7路涡轮泵振动参数以及13种常用统计特征量的线性相关性,并分析了统计特征量对涡轮泵故障的敏感性和稳定性,以及涡轮泵振动数据的正态性。数据统计分析表明,大部分涡轮泵振动参数以及统计特征量显著线性相关,幅值统计特征量的故障敏感性弱,但稳定性强,而无量纲统计特征量的情况恰好相反,并且正常涡轮泵振动数据服从正态分布,而异常涡轮泵振动数据不再服从正态分布。据此,为涡轮泵故障检测选择了线性相关性弱,故障特征反映能力强的3路振动参数和3种统计特征量。 相似文献
4.
基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。 相似文献
5.
利用涡轮泵振动信号的变换域信息可有效地检测与诊断故障。针对涡轮泵转子叶片断裂与脱落这种典型故障,首先分析其出现的原因,并从动力学的角度研究其振动特征,选择可有效反映该故障的特征频率。然而,涡轮泵转速波动会造成这些特征频率提取的困难,为此提出一种解决此难题的新思路,通过一系列变换域处理来消除转速波动对振动频率的影响,在变换域中提取出稳定的特征频率,从而解决了涡轮泵转速波动状态下该型故障诊断问题。通过涡轮泵历史试车故障数据的验证表明,通过跟踪变换域中这些特征频率的幅值变化,可以有效检测与诊断涡轮泵转子叶片断裂与脱落故障。 相似文献
6.
针对传统的液体火箭发动机涡轮泵故障诊断方法只能在有样本数据并且样本数据充足的情况下才能进行准确诊断以及诊断时难以提取状态特征的缺点,提出一种适用于涡轮泵在线监测及诊断方法,该方法利用生物免疫系统的反面选择机理,利用生物克隆和学习机理使改进型反面选择算法产生的检测器具有不同的检测半径,使其能更有效地覆盖异常空间,能有效地提取涡轮泵的状态特征,避免了检测器产生效率低等问题。实例诊断结果表明:该方法较好地解决了故障样本难以获取及有效地提取涡轮泵的状态特征的问题,能准确监测出涡轮泵各种常见故障所引起的异常并能准确诊断,较高诊断精度表明该方法是可行的,并且具有较好的在线性、准确性及鲁棒性,为液体火箭发动机涡轮泵故障异常检测探索了一条新路。 相似文献
7.
提出了一种基于BP神经网络的零件分类方法。通过200个典型零件样本对神经网络进行训练和测试,证明该基于BP神经网络的零件分类成组系统可实现零件的准确分类成组。 相似文献
8.
9.
为解决液体火箭发动机故障预测这一难题,提出一种基于误差预测修正的故障预测方法。在历史数据的基础上建立小波过程神经网络故障预测模型,同步计算学习样本的预测误差,根据上述误差建立双并联离散过程神经网络预测模型。预测时,将预测误差值实时补偿到小波过程神经网络预测模型以提高预测精度。通过液体火箭发动机地面试验中的涡轮泵数据对该方法进了验证。结果表明,该方法在预测精度和适应能力上较单一的过程神经网络预测模型有显著提高,进行10步预测时,预测值的标准化均方根误差为0.392,预测平均耗时为76ms,能够用于解决液体火箭发动机故障预测问题。 相似文献
10.
11.
人工神经元网络(ANN)具有本质的非线性特性、并行处理能力以及自组织自学习的能力,但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷。文章介绍导弹驾驶仪故障智能诊断的一种新方法:首先,利用粗糙集原理约简故障特征属性数据;其次,用带动量项的批处理BP神经网络方法对故障数据进行训练并检验;最后,将故障数据处理后输入神经网络分类器,对故障实施诊断。 相似文献
12.
针对某型无人机对电气系统的故障诊断准确无误的要求。本文对基于较为成熟的BP神经网络无人机电气系统故障诊断方面的应用进行了研究。实例表明,BP神经网络在无人机电气系统故障诊断方面是一个很有效的方法。 相似文献
13.
应用反推神经网络检测液体火箭发动机多维故障 总被引:2,自引:0,他引:2
基于可测参数所构成的参数模式对应着一定的发动机故障模式, 应用反推神经网络检测发动机多维故障, 方法的有效性由只有泵效率下降和喷注器阻塞同时发生的数值仿真得到验证 相似文献
14.
利用BP网络进行发动机故障诊断的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
范作民 《中国民航学院学报》1996,14(3):1-9
探讨了利用人工神经网络的BP网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对BP网络的故障诊断功能进行了研究,并且对BP网络与主因子模型两种算法进行了比较。 相似文献
15.
16.
采用故障字典和BP神经网络相结合的方法,利用Muhisim软件进行电路仿真,再由实测样本数据对BP神经网络进行训练,完成对网络各参数的设置。仿真结果表明,该方法可以较好地将故障定位到模块级中的元器件,也可为其他型号的雷达模块级故障诊断技术研究提供借鉴。 相似文献
17.
18.
为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。 相似文献
19.
针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。 相似文献