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[期刊] 工业工程
[作者]
陈光林 于丽娅 张成龙 周鹏 李笑瑜
对滚动轴承做健康监测和故障诊断可以保证机械设备持续有效地进行工作。利用深度学习对工业大数据背景下的海量复杂数据进行建模时，需要耗费大量的计算资源，出现训练停滞或难以训练等问题。尝试采用宽度学习系统代替深度学习进行轴承故障诊断，同时针对宽度学习系统分类效果受限于自身超参数的选择这一问题，利用元启发算法中的麻雀搜索算法对宽度学习系统的超参数进行优化，提高宽度学习系统的准确率。将优化后的模型应用于西储大学轴承数据集，并与多种神经网络模型进行对比以验证所提方法的故障诊断能力。
[期刊] 工业工程
[作者]
张炎亮 颜健勇
针对机械设备状态监测与故障诊断技术中特征提取对诊断准确性的局限,从原始故障信号数据中提取出尽可能多的有用信息。提出通过最佳特征数据集对轴承故障进行诊断分析,分别从幅域和频域对故障数据进行特征提取。采用一种改善的粒子群(G-DPSO)算法对提取的特征数据集进行筛选,对传统粒子群算法权重系数进行优化,同时和故障诊断需要的决策树模型的信息熵增相结合,可以达到将最适合故障诊断的特征向量提取出来的目的。用5种轴承故障数据对所提方法进行实验分析,诊断正确率能达到97%之上,证明所提出的方法是有效、可靠的。
[期刊] 工业工程
[作者]
权振亚 张学良 李鹏程
为了解决轴承早期弱故障诊断的问题，提出将固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与布谷鸟自适应随机共振(cuckoo adaptive stochastic resonance,CASR)相结合的方法进行滚动轴承早期弱故障特征频率提取。针对采集到的滚动轴承振动信号复杂且信噪比(SNR)低、故障特征难以提取的问题，结合ITD能抑制端点效应、运算复杂度低等优势，该方法将信噪比作为随机共振的目标函数，通过仿真信号分析及实例验证，将ITD作为CASR处理信号的前处理，使滚动轴承故障信号显著加强，信噪比提高2.17倍，故障特征得到有效提取。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
姜涛 袁胜发
根据轴承故障产生的机理和常用故障特征参数的分析与提取方法,针对滚动轴承系统的非线性和表面振动信号的非平稳特性,采用小波分析法,并对小波分析中容易产生频率混淆而进行改进小波包快速算法。试验结果表明,改进的小波分析能减少频率混淆现象,克服传统小波包快速算法中高低频重迭难以分辨的问题,并利用小波频带分析技术对故障信号中含有的噪声信号进行分离。结合小波和神经网络的优势建立改进小波神经网络的结构模型,研究小波神经网络的学习算法,解决传统BP算法收敛速度慢和容易陷入局部极小值等问题,从学习率和连接权值两个方面对算法进行改进。以N205型滚动轴承在试验台上所测取的试验数据进行网络训练,用振动信号为网络输入向...
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王昊 肖慧灵 王丽亚 邱思琦
为解决机器工况变化下，轴承故障诊断精度显著下降的问题，建立了一种改进迁移诊断模型。综合利用最大均值差异和距离方差来衡量不同分布的差异，对齐源域和目标域数据的联合分布，并利用熵损失改善特征在共享子空间中的可分离性，建立以分类误差、分布差异、可分离性为优化目标的数学模型。其次，构建锯齿状扩展速率的膨胀卷积神经网络，以提取信号中多尺度泛化特征和进行故障诊断。随后制定两阶段训练策略，第一阶段利用源域数据训练诊断模型，第二阶段将模型迁移到目标域数据。最后利用两个轴承数据集进行验证，结果表明该方法在不同负载下有良好的迁移诊断性能，能有效应对不同强度噪声的干扰。
关键词：
轴承故障 迁移诊断 领域适应 膨胀卷积
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
夏丽莎 吕文元
针对工业系统监控数据不均衡导致的故障状态难以被识别问题,提出一种基于随机旋转森林的集成支持向量机(RRFESVM)故障诊断算法,通过将监控数据进行属性随机分割、组合、PCA变换和样本有放回重采样,组建多个新训练子集并使用支持向量机算法进行训练,得到多个支持向量机故障诊断基分类器,集成得到强分类器,由此既保证基分类器之间的差异性,又保证故障诊断精度和分类器性能稳定性,从而解决故障诊断易偏置问题,提高作为少数类的故障状态实时诊断准确率。亚轨道飞行器再入过程实验与TE化工过程实验都表明RRFESVM故障诊断算法能够有效提升不均衡数据情况下的实时故障诊断性能。
[期刊] 工业工程
[作者]
叶祎旎 李艳婷
海上风电场地处偏远环境，长期受到盐碱腐蚀。为解决风电机组运行过程中产生的多种故障检测识别问题，在传统卷积神经网络LeNet-5的基础上构建模型。该模型采用ReLU函数作为激活函数，增加了卷积层、池化层和全连接层。针对风电机组的监督控制和数据采集(supervisory control and data acquisition, SCADA)系统及状态监控(condition monitoring, CM)系统所提供的数据集，进行多元类别故障诊断。并对多台风电机组进行聚类分析，应用集成学习方法，构建多风电机组故障诊断模型。实验表明，所提方法取得了97%～99%的诊断精度。通过将实验结果与其他算法进行对比，验证了该方法的有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
宋佳 石若凌 郭小红 刘杨
针对高超声速飞行器反作用控制系统(reaction control system,RCS)的推力器故障,展开了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的故障诊断方法研究,并对该诊断方法进行了参数优化和核函数优化,为飞行器执行器故障提供了快速准确的诊断方法.结果表明:该方法可以克服对飞行器模型的依赖,以数据驱动的方式对飞行器执行器故障实现快速准确的诊断.
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李峥 李宗 王天杨 秦朝烨 卢文秀 褚福磊
机械故障诊断实验具有工程实践背景,对于培养学生的综合能力有着重要意义。为此基于MATLAB GUI设计开发了机械故障诊断实验系统,系统包含振动信号的时域、频谱、时频分析3大功能模块,借助案例分析有效地验证了系统的适用性。该实验系统的开发与应用有助于学生理解相关领域的原理与分析方法,切实提高了学生在机械故障诊断领域里的实践和应用能力,为学生今后开展相关研究奠定了理论与工程实践基础。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王祝平 李小昱 王为 张军
内燃机工作状态的正常与否直接关系到整个系统的安全性和可靠性,对内燃机的燃气系统进行快速无拆卸故障诊断在生产实际中具有重要意义。采用美国NI公司虚拟仪器开发平台LabVIEW,组建了一套基于关联维数的内燃机状态监测与故障诊断系统。用490BPG发动机分别在怠速、1 200 r/min2、400 r/min无负荷时进行了测试,结果表明:缸盖振动信号在正常工况时的关联维数最高,漏气故障的关联维数次之,断油故障的关联维数最低,且不同工况下的关联维数区分显著。该系统以关联维数作为特征参量,能快速准确地对内燃机的工作状况进行连续、在线监测与故障分类。
[期刊] 工业工程
[作者]
刘晶 季海鹏 朱清香
Apriori算法的前提是数据库中各项目的频率和重要性是相同或者相似的,但在故障诊断的实际应用中并非如此。在Apriori算法的基础上进行改进,利用多重最小支持度解决了设备故障诊断中非频繁项目的挖掘;同时针对在实际的应用中项目集的重要程度不一致的问题,提出一种基于"组件信誉值"的加权多重最小支持度算法,并通过实际的例子证明了该算法在故障诊断中的正确性和有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
吐松江·卡日 高文胜 张紫薇 莫文雄 王红斌 崔屹平
为了提高变压器故障诊断准确率,该文提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的电力变压器故障诊断方法。基于5种常用油中溶解气体分析方法的20种不同输入建立初始特征集合,采用二进制方式将支持向量机惩罚因子、核参数及特征子集编码至遗传算法染色体,建立基于5折交叉验证正确率的适应度函数,联合优化最优特征子集和支持向量机参数组合。然后依据最优特征子集和参数组合训练诊断模型,并利用测试集和故障实例验证诊断性能。实例分析结果表明:该方法能准确、有效地诊断变压器故障,比基于传统特征子集的支持向量机-遗传算法模型、IEC三比值法、反向传播神经网络和朴素Bayes等方法具有更高的诊断准确率。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
蔡鹃 谢宏 何怡刚 张波
提出用离散Hopfield神经网络预测模型算法对传感器的故障进行检测;采用Hopfield神经网络与模糊评判结合方法,对阀门进行了故障诊断;提出一种改进离散Hopfield神经网络算法,该改进算法中,为使得样本构造记忆矩阵中包含抑制信息,将故障输入矢量和输出诊断矢量对由二值状态矢量对转换为两极对形式,构成离散Hopfield神经网络的输入-输出两极对.实时检测重油混烧控制系统的故障和异常,构造输入故障矢量,通过判断是否与神经网络原训练样本完全匹配或由计算贴近度确定一个最靠近的样本与之对应,给出混烧控制系统的故障诊断和故障信息提示.
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王攀攀 李兴宇 戴诗科 徐瑞东 王宇佩 陈凯玄 邓先明
该文提出一种基于角域重采样和领域对抗神经网络的电机滚动轴承跨工况故障迁移诊断方法。首先对不同工况下的时域振动信号进行角域重采样，用以降低不同转速下振动信号的时频差异；然后利用领域对抗学习策略提取出源域与目标域数据中的领域不变特征，进一步减小不同工况间的数据分布差异。该文还搭建了电机滚动轴承故障诊断实验平台，针对6种跨工况迁移诊断任务开展了验证实验。实验结果表明，所提方法的故障平均迁移识别率高达95.08%。该故障诊断方法实验研究涉及信号处理、深度学习等领域知识，有助于学生掌握基本原理，锻炼理论联系实际的能力。
[期刊] 工业工程
[作者]
刘晶 季海鹏
采用加权关联规则算法对设备历史数据库进行挖掘,建立加权关联规则模式库。设备监控数据通过与模式库匹配,实现设备故障诊断。同时,针对钢铁企业中液压设备的特殊性,提出利用自组织竞争神经网络模型确定权值,即将设备故障信息的3个主要属性:重要程度、易损程度、故障等级作为模型的输入,通过训练样本确定设备故障的加权关联规则的权值。实例证明了该方法的有效性。
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