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针对传统小波变换在故障特征提取中的不足,提出一种基于双树复小波包和概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。首先通过双树复小波包变换将各个工况的柴油机声信号分解得到不同频带的分量,选取各频带分量的能量作为特征向量,再利用PNN对特征向量进行训练,最后通过测试样本得到柴油机典型故障诊断结果。实验表明,该方法可以对柴油机典型故障进行较为准确的诊断,相比传统小波包有着更高的故障诊断率。 相似文献
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电路短路类型多样复杂,当前方法的电路短路识别错误概率高,为降低电路短路识别的错误概率,设计了基于数据挖掘的船舶电力电路短路识别方法。首先采用传感器采集船舶电力电路工作状态信号,并采用小波包对船舶电力电路工作状态信号进行多层分解,提取相应的小波包能量熵,将其作为船舶电力电路短路识别的特征,然后采用数据挖掘技术对特征向量和船舶电力电路短路类型间的变化关系进行建模,设计船舶电力电路短路识别模型,最后在Matlab 2017平台进行了船舶电力电路短路识别实验,本文船舶电力电路短路识别正确率超过95%,而对比方法的船舶电力电路短路识别率低于90%,本文方法不仅大幅度降低电路短路识别的错误概率,而且船舶电力电路短路识别效率更高,能够用于实际的船舶电力系统管理。 相似文献
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针对船舶电网小电流故障接地时的选线难题,结合船舶电网中性点的接地方式以及拓扑结构特征,对故障接地的暂态过程进行深入分析,之后提出一种基于小波理论的暂态分量故障选线方法,检测零序电压信号的奇异性及突变点的时间信息,提取故障发生时刻前后各一周期的故障信号作为启动选线程序的引导条件,多尺度小波分解故障信号并自适应选择故障暂态特征信息最明显的频带分量进行小波重构,依照定义的能量因子计算各线路的暂态能量实现故障选线。最后通过仿真计算验证了该方法具有较强的抗干扰能力,选线准确可靠。 相似文献
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针对船闸人字闸门机械式启闭机减速器中滚动轴承振动的不平稳性及其故障信号中存在噪声和干扰的问题,提出了一种基于小波阈值算法的小波包分解与功率谱分析的故障诊断方法。该方法通过对故障信号进行小波分解且对其系数作阈值处理,并利用处理后的分解系数进行小波逆变换得到降噪后的信号,然后对降噪后的信号进行小波包分解,找到能量集中的节点,对其进行Hilbert包络解调并求其Hilbert包络线的功率谱,从而提取故障特征信息。应用实例表明:仿真信号与某船闸人字闸门机械式启闭机减速器故障诊断方法能降低信号噪声以及干扰,并能提取故障特征信息。 相似文献
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基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断. 相似文献
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《舰船科学技术》2016,(15)
柴油机是舰船的主要动力装置,针对传统故障诊断方法不能有效提取柴油机故障特征和实现在线诊断的缺点,提出一种基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断新方法.该方法首先用小波包对采集到的柴油机振动信号进行分析生成小波包振动谱图;然后利用双线性内插值方法对生成的振动谱图进行数据降维,对降维后的振动谱图进行灰度共生矩阵纹理特征参数提取;最后用分类器对特征参数进行识别,完成故障诊断。将该方法应用于柴油机气门间隙的故障诊断实例中,结果表明,基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断方法能快速高效的诊断出气门间隙故障,识别准确率高达99.17%,仅耗时0.24 s,为内燃机故障在线诊断探索了一条新途径。 相似文献
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柴油机是舰船的主要动力装置,针对传统故障诊断方法不能有效提取柴油机故障特征和实现在线诊断的缺点,提出一种基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断新方法.该方法首先用小波包对采集到的柴油机振动信号进行分析生成小波包振动谱图;然后利用双线性内插值方法对生成的振动谱图进行数据降维,对降维后的振动谱图进行灰度共生矩阵纹理特征参数提取;最后用分类器对特征参数进行识别,完成故障诊断.将该方法应用于柴油机气门间隙的故障诊断实例中,结果表明,基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断方法能快速高效的诊断出气门间隙故障,识别准确率高达99.17%,仅耗时0.24 s,为内燃机故障在线诊断探索了一条新途径. 相似文献
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小波包分析在柴油机故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了柴油机缸盖振动机理,运用小波包对振动信号进行分析与讨论,将含噪信号进行小波包降噪处理,对降噪信号进行小波包分解,通过提取频带能量特征,对柴油机缸盖漏气故障进行了诊断。 相似文献
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小波包分析在柴油机故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了柴油机缸盖振动机理,运用小波包对振动信号进行分析与讨论,将含噪信号进行小波包降噪处理,对降噪信号进行小波包分解,通过提取频带能量特征,对柴油机缸盖漏气故障进行了诊断. 相似文献
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在故障诊断中,首先分析了柴油机冷却系统的故障机理,并得到其故障征兆集、故障原因及它们之间的关系.然后应用小波网络建立起故障征兆和故障原因的映射关系进行分类,主要利用小波网络的非线性映射功能对故障分类诊断.文中还利用专家系统的知识对小波网络的诊断结果给予解释,成为小波网络的有力补充. 相似文献
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电力系统的故障诊断可以保证船舶的正常工作,针对当前单一模型无法全面、准确对船舶电力系统故障进行诊断的难题,提出一种基于组合模型的船舶电力系统故障诊断模型。首先提取不平衡负载下船舶电力系统的信号,并提取状态特征,然后采用隐马尔科夫法对船舶电力系统故障进行初步诊断,采用支持向量机对船舶电力系统故障进行进一步诊断,以提高船舶电力系统故障诊断的准确性。最后进行船舶电力系统故障诊断的测试,测试结果表明,组合模型可以从多个角度对船舶电力系统的工作状态进行分析,船舶电力系统故障诊断率高,不仅有降低了船舶电力系统故障的错误诊断率,而且改善了船舶电力系统故障效率。 相似文献
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三相整流器作为交直流不间断电源的核心,若不能及时对其进行故障诊断,可能会导致故障范围扩大,使系统越来越多的功能失效,造成巨大的安全隐患和经济损失.本文重点研究电力电子电路故障诊断及定位技术,基于小波分析提取故障特征向量,再对故障特征向量进行编码,最终实现通过BP神经网络算法进行故障诊断及定位. 相似文献
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为了实现对船用离心泵的实时在线智能故障诊断,进行了基于SOM网络(自组织特征映射神经网络)的船用离心泵故障诊断方法研究.在分析船用离心泵典型故障及特征的基础上,建立故障模型,提取故障特征向量并建立学习样本;设计和组建了SOM神经网络,将SOM网络的抽取输入信号模式特征的能力应用于故障诊断;通过网络训练建立了 SOM网络输入与输出属性间良好的非线性映射,实现了将特征向量输入网络来诊断故障.经实验验证,该方法具有良好的准确度和适应性. 相似文献
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当前船舶电子设备故障诊断方法无法准确表达船舶电子设备故障变化特点,船舶电子设备故障诊断成功率低,出现了大量错误的船舶电子设备故障诊断结果,同时船舶电子设备故障诊断实时性差,为此设计了基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型。首先分析当前船舶电子设备故障诊断模型存在缺陷的原因,通过数字信号处理技术采集船舶电子设备工作状态信号,并从信号中提取船舶电子设备故障特征向量,然后将船舶电子设备故障特征向量作为极限学习机的输入,通过确定极限学习参数建立船舶电子设备故障诊断模型,最后在Matlab2016平台上进行了船舶电子设备故障诊断仿真模拟测试。结果表明,本文模型可以提取描述船舶电子设备工作状态的信号,提取特征向量可以很好描述船舶电子设备故障类型,使得船舶电子设备故障诊断成功率得到提高,故障诊断的错误率降低,有利于船舶电子设备故障处理。 相似文献
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通过对氢发动机异常燃烧现象的研究,指出压力信号包含了丰富的燃烧信息,提出应用小波变换法提取异常燃烧信息,对氢发动机正常燃烧和异常燃烧压力信号进行了小波包分解,提取出小波包能量。通过构造小波包能量特征向量,对氢发动机异常燃烧进行了有效诊断,为工程中实际应用提供了理论基础。 相似文献