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基于IGA-ELM网络的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:1
为了提高航空发动机轴承故障诊断准确率,提出基于改进遗传算法优化极限学习机网络(IGA-ELM)的诊断模型。针对传统遗传算法易早熟等缺陷,对遗传算法的交叉操作和变异操作进行改进,并用改进的遗传算法优化极限学习机的输入权值矩阵和隐含层阈值,利用Moore-Penrose算法计算极限学习机的输出权值矩阵。使用IGA-ELM诊断模型对滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚珠故障4种工况进行诊断,并分析极限学习机隐含层神经元的数量和激活函数对轴承故障诊断的影响。为了验证改进遗传算法优化极限学习机的有效性,将传统遗传算法、自适应遗传算法和粒子群算法作为对比算法。经过分析表明:改进遗传算法收敛速度和收敛误差,均优于对比算法。 相似文献
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《燃气涡轮试验与研究》2016,(2):26-31
为克服噪声对航空发动机振动信号的影响,提出一种优化信噪比的航空发动机振动信号分离方法,其通过建立时延自相关目标函数,对最大信噪比盲源分离算法进行优化。利用该方法,对航空发动机仿真混叠振动信号进行分析,分离后的信号频谱与源信号一致;对具有故障的实测航空发动机振动信号进行分离,成功分离出不同故障的振动特征。本文提出的方法为航空发动机振动信号的监测和故障诊断,提供了一种新的思路。 相似文献
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含噪振动信号中早期碰摩的故障检测研究 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了在有噪环境下发动机转子系统早期碰摩故障的检测问题。利用最优参数搜索法改进了独立分量分析( ICA) 算法, 用于求解转子系统振动信号与噪声的盲分离问题。在此基础上, 对分离后的振动信号利用小波包分解进行早期碰摩信号的检测。结果显示最优搜索的ICA 算法运行效率高, 信号分离纯度好, 对振动信号有高效的降噪作用, 并利用小波包分解准确地检测出振动信号中的碰摩信息, 其效果优于小波分解法。信噪分离与小波包分解相结合有望用于工程实践中的早期碰摩故障检测和诊断。 相似文献
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滚动轴承早期故障信号中的噪声成分会影响到故障特征的提取。为了提高含噪故障信号中滚动轴承早期故障特征提
取的准确性,将基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)用于滚动轴承振动信号的降噪中,并对降噪后的轴承故障信号
进行双谱分析。结果表明:CEEMDAN可有效去除轴承振动信号中的低频噪声干扰,经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的
双谱全局图存在明显差异,根据这些差异可在宏观上对不同轴承故障加以区分;通过经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的
双谱细节图可以正确提取不同轴承故障的特征频率,从而实现对各轴承故障的有效诊断。CEEMDAN降噪结合双谱分析可为滚
动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。 相似文献
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为了能够有效地从轴承早期故障激励的高频振动信号中提取出故障特征信息,基于最优小波包基选取方法和峭度值最大筛选原则,提出了一种改进的小波包分解(WPD)、峭度值指标(KVI)与Hilbert变换相结合的滚动轴承早期故障特征识别方法。计算选取最优小波包基,确定分解层数;采用WPD方法对轴承故障振动信号进行分解,获得若干个Node分量;基于峭度值指标最大原则筛选出有效的Node分量进行信号重构;对重构信号进行包络解调分析,提取出故障特征频率对轴承故障进行诊断。采用建立的方法对凯斯西储大学滚珠轴承外圈、内圈故障实验数据和自行开展的滚棒轴承外圈、滚动体故障实验数据进行了分析与诊断。研究结果表明:该方法能够有效提高故障信号高频分辨率、保留周期性冲击成分,并能准确有效提取出滚珠和滚棒轴承故障特征频率的1~7倍频及其与轴转频调制的系列边频带频率,实现对滚动轴承故障特征的精准识别与故障诊断。 相似文献
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针对滚动轴承故障模式识别问题,分析了振动信号的时域特征与经验模态分解剩余信号的能量特征,并将采集的特征一起构成了多域多类别的原始故障特征向量集,同时采用遗传算法对支持向量机径向基核函数参数和惩罚参数进行了寻优,提出了结合经验模态分解剩余信号能量特征的遗传算法优化支持向量机参数的滚动轴承故障模式识别方法。实验表明,给出的故障模式识别方法,对滚动轴承的外圈故障、内圈故障、滚动体故障及正常状态有很好的识别效果,具有较强的实用性,能够为滚动轴承故障的模式识别和智能诊断提供帮助。 相似文献