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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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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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《筑路机械与施工机械化》2017,(7)
为了提高养护机械电气系统的性能和可靠性,提出一种基于多传感器信息融合的养护机械电气故障诊断方法,采用多传感器信息融合技术对养护机械电气控制系统进行故障采集和诊断。以综合养护车滚筒热风加热系统为研究对象,将神经网络与专家系统相结合,对其电控系统进行分析,验证了该诊断方法的可靠性,而且实现了养护机械电气控制系统的状态报警和故障诊断。 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