EMD和SVM在刀具故障诊断中的应用

与传统方法相比,声发射传感器在刀具故障诊断方面有很大的优势。将声发射传感器应用于刀具切削过程中,提出了基于经验模态分解（EMD）和支持向量机（SVM）的刀具故障诊断方法。该方法首先对标准化的声发射信号进行经验模态分解,将分解后的有限个固有模态函数（IMF）通过一定的削减算法增强故障类型特征,把每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试,判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果进行分析,验证了该方法的实用性和有效性。     

航空发动机整机试验性能故障诊断系统设计

以航空发动机整机试验数据为研究对象,建立了1套气路性能故障诊断系统。该系统可对在研制和生产过程中的试验结果进行气路性能故障诊断分析;在分析发动机台架试车特点的基础上,阐述了该系统的设计功能和总体流程逻辑,并介绍了一些功能模块的流程设计;最后就系统的发展进行了讨论。经过带噪声的数值试验和真实试验数据验证,所建立的故障诊断系统诊断有效。     

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.      

转子振动故障的过程功率谱熵特征分析与定量诊断

针对传统旋转机械振动故障定性诊断的不足,提出了1种以信息熵理论为基础的转子故障特征分析与定量诊断方法。在转子试验台上模拟转子振动的4种典型故障,分别得到4个测点多转速下的振动过程故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,提取反映其振动过程的故障特征——功率谱信息熵,建立能描述转子振动过程变化规律的多转速多测点下的故障信息熵矩阵,并对振动故障进行分析;通过对转子振动故障信号的实例计算和定量诊断分析,验证了该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面是可行的。     

基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术

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的和有效的.     

基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。     

基于振动检测的发动机故障诊断算法研究

基于振动检测的发动机故障诊断算法,分析发动机发生故障时振动信号所具有的特征和故障诊断指标选择,对振动信号预处理、特征提取、状态识别和诊断决策分别进行了介绍,研究出采用振幅和频率两参量包络曲线法诊断发动机故障的算法,通过发动机热试车验证了采用发动机振动检测来判断发动机故障的算法的正确性。     

基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。     

防空导弹武器系统故障诊断技术探究

对主要的故障诊断技术进行了系统地归纳和分类,并重点讨论了基于知识处理的智能故障诊断方法,对专家系统故障诊断方法、故障树故障诊断方法、模糊故障诊断方法、神经网络故障诊断方法以及基于支持向量机的故障诊断方法进行了详细介绍。     

基于综合观测器的执行器过程故障量精确诊断

执行器的非线性与输出不可得在一般复杂动力学系统中具有典型性,而其过程故障量的精确诊断是个前沿难点问题.针对该问题,研究一种面向控制系统和执行器的综合观测器方法.提出一种适用于带有非线性执行器复杂系统的新型自适应观测器方法,可克服输出量不可直接获得的条件限制,实现故障诊断并获得执行器真实输出估计;基于执行器输出估计与控制器输出量,采用扩张状态观测器实现过程故障量精确估计,从而为主动容错故障调节提供诊断依据.以卫星姿态控制系统飞轮摩擦力矩增大这一典型非线性执行器故障的过程故障量精确诊断为应用实例验证了本文方案的有效性及优越性.