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基于时序-神经网络的车辆变速器齿轮故障诊断 总被引:6,自引:0,他引:6
采用时序分析和BP神经网络,建立了基于时序-神经网络的车辆变速器齿轮故障诊断系统。通过对车辆变速器齿轮运行状念特征信号进行时序分析和特征向量提取,并以此作为BP神经网络的输入向量进行网络训练,从而实现变速器齿轮运行状态的识别与故障诊断。该系统应用于LC5T81变速器齿轮的故障诊断中,能够比较准确地识别与诊断出变速器齿轮的跑合运行状态、磨损运行状态和故障运行状态。验证表明该诊断系统有效、可行。 相似文献
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小波分析在变速器齿轮故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
从小波变换的理论背景出发,介绍了利用小波变换对信号进行分解的原理。针对变速器齿轮振动信号的非平稳性特点,通过对变速器齿轮振动信号用db4小波进行了多分辨分析,说明这种方法可以有效地对变速器齿轮故障进行诊断。 相似文献
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提出一种基于注意力机制 (Attention Mechanism,AM) 的双向门控循环神经网络模型的齿轮故障识别系统。使用基于 STM32 的嵌入式主控制器分别采集正常齿轮、断齿齿轮、轮齿剥落齿轮等 3 种故障齿轮工作时的振动传感器数据,使用基于注意力机制的双向门控循环单元网络模型进行齿轮故障识别。双向门控循环神经网络模型添加了注意力机制,保留输入特征的重要信息,不随步长增加而消失。将采集到的原始数据集按7∶2∶1的比例划分为训练集、验证集和测试集。测试集模型的齿轮故障识别准确率达到了99.67%,与GRU和Bi-GRU等模型的结果对比证明该模型的正确率更高。本系统可用于汽车变速器的监测与故障诊断。 相似文献
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变速器空档异响的分析与改进 总被引:1,自引:0,他引:1
从发动机飞软角速变化率和变速器齿轮啮合状态两方面,对产生变速器空档异响进行了探讨。提出了适当幸加飞轮质量或尺寸,减少发动机机附件对发动机角速度的影响、改进变速器齿轮等方法,降低甚至消除这种异响。 相似文献
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路面破损诊断的神经网络方法 总被引:8,自引:0,他引:8
由于路面病情机理的复杂性,因而难以得到一套精确、实用的病情识别诊断判据。本文通过对神经网络分类功能及公路路面病情诊断技术的分析,提出了利用神经网络进行路面病情诊断方法,为进一步开发相关实用技术作了一定的理论准备。 相似文献
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针对传统单通道振动信号诊断方法只能采集部分信息用于局部诊断,而多通道信号融合权重确定困难、实时性差的问题,提出一种基于深度一维卷积神经网络(One-dimensional Deep Convolutional Neural Network,1DCNN)与双通道信息融合的柴油发动机故障诊断方法.通过搭建柴油发动机预置故障试验台,将传感器配置于发动机不同位置以采集发动机运行过程中的双通道故障信号,分别提取振动信号中的最大值、最小值、峰峰值、均值、整流平均值、方差、标准差、峭度等14个特征,构建特征集矩阵并利用主成分分析(Principal Component Analy-sis,PCA)进行特征融合,输入深度一维卷积神经网络,实现对发动机不同故障状态的诊断.试验结果表明,该方法可以有效识别发动机不同的故障状态,与单通道信号诊断相比,所提出的双通道信息融合方法在发动机故障诊断中具有更好的效果. 相似文献
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由于传统的故障诊断方法在机械设备整体故障诊断中难以有效发挥作用,通过把模糊数学和神经网络理论应用到故障诊断中,构建了一具有联想记忆功能的模糊神经网络。并结合190A型柴油机的故障诊断,验证了算法的有效性。 相似文献
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对近年来信息融合方法发展进行总结,着重介绍贝叶斯信息融合法、神经网络信息融合法、基于特征的信息融合法和D-S证据理论信息融合法,分析各种方法的原理和特点。以CFM56发动机故障诊断为例,用BP神经网络的输出结果为输入,构建D-S证据融合的识别框架,进行故障诊断。结果表明,采用D-S证据理论的方法,缩短了故障诊断的时间并提高了故障诊断的精确度。 相似文献
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简要分析了模糊推理与规则推理以及这两者相结合的故障诊断方法,这三种方法在处理多症状多原因的机械故障诊断问题上都存在缺陷,基于此引出了模糊神经网络代替模糊推理并与规则推理相结合的先进诊断方法,最后给出了一个轿车诊断实例。实例表明该方法是有效的。 相似文献