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为实现电子设备的高效维护,确保船舶安全航行,设计了基于人工鱼群算法的船舶电子设备故障智能诊断方法。采用离散小波变换法分解电子设备运行信号样本,通过计算不同尺度下的小波能量值完成船舶电子设备故障特征参数的提取,将其作为基于RBF神经网络的故障诊断模型的输入,利用人工鱼群算法对故障诊断模型的权值、阈值参数作优化处理,最终输出不同类型故障发生概率,实现电子设备故障诊断。实验结果表明,正常以及不同故障状态下,电子设备运行信号的时域波形存在很大差异,研究方法可实现故障特征参数的提取,并完成故障类型的识别,30次迭代后MSE指标即可降至最低,仅为10-4。 相似文献
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通过提取定子电流信号的Park矢量图作为电机故障特征。应用人工神经网络技术对故障特征进行分类与识别,从而避开了复杂的谱分析技术。实验测试结果表明,该方法用于电机故障诊断可靠、有效,是一种实际可行的电机故障诊断方法。 相似文献
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设备技术动态信息系统是设备管理方面的新课题,它有助于推动设备管理的科学化与现代化。本文就这方面的问题作了较详细的介绍。 相似文献
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电机软故障辨识诊断一直是困扰电机维修工程师一大难题。引入BP神经网络概念,利用采集到的样本数据训练BP神经网络,得出最优网络模型。通过典型故障状态参数测试新方法的辨别能力。结合对煤矿电机参数的训练测试,通过仿真实验验证了这种新方法对电气故障诊断的有效性。 相似文献
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针对目前的诊断系统大多是面向单一的诊断对象和诊断方式,此文提出故障智能诊断通用平台的概念,建议采用Matlab和VC混合编程、BP神经网络同专家系统相结合构造知识库,以通过此平台实现全船设备的故障诊断。 相似文献
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小波分析技术在故障诊断中的应用 总被引:22,自引:0,他引:22
小波分析是20世纪80年代中期发展起来的新的数学理论和方法,并已在实践中得到了广泛应用。本文对小波分析、小波分析与神经网络相结合的小波网络及小波分析与模式识别相结合在故障诊断中的应用进行了详细的介绍,最后指出了这一领域有待进一步研究的问题和发展趋势。 相似文献
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阐述了机械故障诊断学的基本原理、过程和技术,指出机械设备故障诊断的发展趋势,并对当前主要采用的故障诊断理论和技术进行了论述。 相似文献
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本文讨论了基于小波变换的几种常用调制制式(BASK、4ASK、2FSK、4FSK、QPSK、8PSK、16QAM)的神经网络识别问题,利用小波变换提取信号特征,再通过BP神经网络来分类,有机结合了小波变换良好的时频局部特性和神经网络的自学习、自适应性。在加性高斯自噪声条件下通过仿真研究了该识别方法的性能。 相似文献
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本文研究了一种用于单相鼠笼感应电机在线故障诊断的新方法-人工神经网络(ANN)法指出了电要的两类常见故障即定子绕组故障和轴损。从描述电机的动态特性出发,指出了电机参数的非线性关系。本文还给出了ANN的加速训练算法及测试实验。仿真结果表明,将ANN应用于电机故障诊断可以获得满意的结果。 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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介绍了基于粒子群优化的小波神经网络,基于相关分析与小波变换,基于小波包和BP神经网络和基于小波分析等故障诊断方法,分析比较了各种方法的优缺点,并对提出了基于多数据融合的故障诊断方法将成为今后齿轮传动故障诊断的主要发展方向。 相似文献
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永磁电机的故障诊断和处理是提高舰船系统可靠性的关键。本文分析了永磁电机的基本数学模型,介绍了一种对永磁电机故障诊断方法,并得出了相应的结论。 相似文献