基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

基于BP算法的液压泵在线状态监测及故障诊断

以液压泵振动信号的５个时域信息；峰值，峰峰值，均方根值，方差和波形系数作为最小诊断参数组合，用ＢＰ神经网络进行信息融合，提出一液压泵的神经网络在线状态监测及故障诊断系统。     

基于最小偏差LS-SVR的模电系统多故障诊断

为解决支持向量分类机多分类存在的样本重复训练、训练模型过多的问题,保证模拟电子系统在整体和局部多故障模式上的诊断正确率,提出基于最小偏差的最小二乘支持向量回归机多故障诊断方法.通过引进样本各维度拟合误差相对于平均拟合误差的偏差平方项,最小化维度间的拟合误差间距,得到能够输出多维变量及具有高分辨率的最小二乘支持向量回归机模型.将模型多维输出值与预设的各个多故障模式值相乘,所得结果集中最大值所对应的多故障模式即为最终诊断结果.仿真结果表明:提出的方法在简化训练过程的同时,能够保持良好的整体和局部多故障诊断正确率.     

基于深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断

滚动轴承的准确故障诊断是确保机械设备安全可靠运行的必要手段。针对多故障、长时间序列的滚动轴承振动信号,提出了一种基于深度残差收缩网络(DRSN)模型的故障诊断方法。首先,根据采集到的滚动轴承数据构造故障样本,针对多种故障类型下的长时间序列的振动信号,按照一定尺寸将长时间序列矩阵化,构成多故障类型的灰度图故障样本。从正常到故障的滚动轴承性能退化过程,通过多个采样点的随机采样,构造全寿命周期的故障样本用于故障诊断。其次,在多层深度学习模型基础上,将残差收缩网络模块加入到卷积神经网络(CNN)中构建深度残差收缩网络模型用于故障诊断,其中通过将残差项加入到网络中训练解决了多层网络模型的模型退化问题,利用软阈值化实现了样本降噪。最后,为了验证所提方法的有效性,采集了滚动轴承的多故障时间序列样本和全寿命周期故障样本用于故障诊断。实例验证的结果表明:所提深度残差收缩网络模型在处理含噪声样本时仍具有良好的鲁棒性,多层网络模型下没有明显的网络退化,能够保持较高的故障诊断正确率。在处理2种轴承故障数据集时,与其他模型相比,所提方法训练误差更低,平均故障诊断正确率提高1%~6%。      

基于测试性D矩阵的多故障诊断与维修策略

针对复杂的多故障诊断问题以及多故障直接处理方法实现的难点,在测试性D矩阵基础上,提出了一种基于单故障化的多故障诊断与维修策略（MFDMSTS）。首先,在多故障假设下引入析取运算,定义了可隔离单故障和可隔离多故障,据此定义将多故障转化为单故障,并将转化的单故障与测试集组成新的D矩阵;然后,运用单故障诊断算法处理新的D矩阵,得到最优诊断树;最后,针对诊断树的不同叶子节点,提出了多故障诊断与维修策略。实例验算表明：MFDMSTS能降低平均诊断费用和平均诊断步数,并大幅降低误修率。     

基于RBF神经网络的控制电器元件故障诊断

针对控制电器元件故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,提出了基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network)的控制电器元件故障诊断方法.在分析控制电器元件故障机理和失效形式的基础上,提取出描述故障类型的典型故障特征矢量.给出在获得足够多故障信息的情况下,运用RBFNN进行故障诊断的模型及整个故障诊断算法的实现过程.为了验证故障诊断模型的有效性和合理性,利用训练好的RBFNN对故障特征矢量进行识别.仿真结果表明,RBFNN能克服诊断过程中容易陷入局部极小的缺点,并能满足故障诊断的快速性和准确性要求.      

液压泵轴承故障的诊断方法

利和倒谱包络方法解决液压泵轴承故障特征提取和故障诊断的问题，文中详细给出了倒谱包络的模型，然后在频域和倒频域比较正常泵和轴承故障泵的功率谱变化及倒谱包络变化。分析研究表明，轴承振动信号相对于柱塞与斜盘的振动是非常微弱的，利通常的信号处理方法进行轴承故障诊断往往难以奏效，而利用倒谱包络方法则可以突出故障信息，从而达到轴承故障诊断的目的。     

航空液压泵柱塞游隙增大故障诊断

柱塞游隙增大是航空液压泵典型的渐进性故障之一,其故障特征模糊,样本有限,故障数据充满噪声,对其进行精确的故障诊断十分困难,因此提出了一种基于简约支持向量机的故障诊断方法.利用粗糙集对故障特征变量进行简约,去除冗余信息,在保证分类质量不变的前提下寻求覆盖系统故障特征的最小属性集合;将简约后的数据样本用来训练支持向量机进行故障分类.使用训练完成后的简约支持向量机进行故障诊断的实验结果表明,此种诊断方法适合于航空液压泵柱塞游隙增大的高精度故障诊断.     

基于分散化预测滤波的故障诊断方法研究

针对多故障源系统的故障诊断问题,提出一种采用分散化预测滤波与两种不同类型残差相结合的诊断方法。该方法针对不同类型故障敏感的特点,利用不同类型残差,区分系统组件／执行机构故障和传感器故障;利用模型误差估计与故障各分量的对应关系,辨识和隔离系统组件／执行机构故障;利用分散化滤波的结构,识别和隔离不同传感器故障。以卫星姿态估计系统为例,仿真验证该故障诊断方法,结果表明,分散化预测滤波与集中预测滤波相比,对多类型故障讲轩枪测识别以及系统舌柏古白体力事程．     

独立电源多智能体信息融合故障诊断方法

对独立电源系统进行故障诊断与预测研究是保证整个复杂运动装置系统安全性工程的重要环节.分析了目前独立电源故障诊断系统中存在的问题,提出采用多传感器信息融合和多智能体技术相结合的方法来提高故障诊断的可靠性和系统的扩展性.利用智能体的自主性、分布性和协作性,构建了独立电源多智能体信息融合故障诊断系统.根据独立电源故障征兆的特点,将D-S(Dempster-Shafer)证据理论引入到多神经网络的诊断结果融合技术中,阐述了多神经网络局部诊断智能体和D-S证据理论融合诊断智能体的具体实现方法.最后,以某型航空电源故障诊断为例,给出了故障实例的诊断仿真,结果表明该方法可有效提高诊断可信度.     

液发推力室和涡轮泵故障监测与诊断技术研究

研究了液发推力室和涡轮泵故障监测与诊断技术,介绍了取得的主要研究成果,内容包括:试车结果统计与故障特性分析、故障模式与影响分析、故障数据库的设计与实现、状态分类与特征分析等.此外也介绍了基于人工神经网络理论的动态过程监测与诊断算法、基于时序分析的稳态过程监测与诊断算法和基于频谱方法的事后故障分析与诊断等故障监测与诊断算法.最后,介绍了所研制的工程应用系统,并给出了具体的故障监测与诊断实例.      

基于串行支持向量分类器的模拟电路故障诊断

介绍了支持向量机的基本原理,提出一种新型支持向量多类分类器,其中多个二类分类器组成串行结构,每个二类分类器均带有非线性主元素分析特征提取器.描述了其训练与分类算法,并将其应用于非线性电路的部件级诊断.和传统BP网和RBF网分类器相比,支持向量方法在分类准确率上表现出明显的优势,其中串行支持向量多类分类器无论在训练和分类速度方面,还是在诊断准确率方面,都要优于传统并行结构的多类分类器.      

一种新的联想记忆系统及其学习收敛性

提出了一种新的联想记忆系统--基于牛顿前向插公式的联想记忆系统(NFI AMS),用以实现在任意阶多变量多项式函数的高精度逼近,设计了相应的学习方法,并证明了在通常情况下对于任意多变量连续函数,NFI-AMS的学习总是以任意精度收敛的.该系统较之传统的CMAC类型的AMS,具有所需供学习的样本点较少,学习精度高和存储单元空间较小的优点,且比多层BP网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点,可望在智能控制与信号处理,模式识别中得到应用.     

改进BP算法在模糊神经网络中的应用

引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性.      

液压泵综合应力寿命试验方法研究

针对液压泵这种典型机电产品的特点,在分析了液压泵故障机理的基础上, 确定了能诱发产品关键故障模式的敏感应力.通过分析敏感应力对液压泵故障的影响及美军标寿命试验载荷谱的发展,得出了利用综合敏感应力可以进行液压泵综合应力寿命验证的结论.还针对液压泵价格贵、寿命长、试验样本少的特点,分析了液压泵综合应力寿命试验统计方法,通过试验证明了它的有效性.     

泵阀联合EHA效率设计仿真分析

分析了泵阀联合电动静液作动器(EHA,Electrical Hydraulic Actuator)效率的影响因素,提出了降低油源压力设计值以提高效率的方法.针对泵阀联合EHA的工作特点,在负载相同的条件下,对伺服阀和定量泵的输出流量、损耗流量变化、作动系统整体效率变化进行了分析,并分析了油源压力设计值变化对系统主要性能参数的影响.相对于常规阀控系统设计,在一定范围内降低油源压力设计值的方法可提高液压系统总效率,减少流量损耗引起的功率损耗.系统快速性提高,稳定性增强,抗扰动能力下降,因而系统效率设计要兼顾性能综合进行.以弹性负载为对象的作动系统仿真计算验证了设计方法的可行性.      

一种主动液压滤波器的理论分析

针对目前被动式液压滤波器所存在的问题,提出了主动控制式滤波的概念.在简要介绍其工作原理的基础上,对一种由双蓄能器-压电晶体(PZT)驱动的静平衡可变容腔液压主动滤波器进行了理论分析,弄清了其滤波机理.为了正确描述泵-管路-负载所组成的液压系统的联合工作特性,提出了泵和负载的确切数学模型以及两者的匹配方法.最后,给出了在合理考虑液压源特性和液压负载特性的前提下为达到希望滤波性能所需控制律的选择方法.