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基于小波变换和ICA特征提取的开关电流电路故障诊断
用于小波理论故障诊断应用,比较了傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换、小波包变换在故障诊断领域中的优缺点,并通过matlab实现了故障点的定位。
使用一类递归小波神经网络用于故障诊断,通过仿真画出仿真误差图形
基于小波包熵和模糊C均值的轴承故障诊断MATLAB程序,代码中有注释,只要有MATLAB基础,理解起来比较简单。提供了一整套的故障诊断流程,先用小波包熵进行特征提取,再用FCM进行故障诊断。
针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题,提出将具有全局寻优的萤火虫算法,结合BP算法共同训练神经网络。在本质上,萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练,避开
针对采煤机摇臂轴承故障频发,严重影响采煤工作面安全生产的现状,进行了基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断研究。为准确识别采煤机摇臂轴承故障,采用集合经验模态分解方法(EEMD)对原始振动信号进行分
主要介绍循环平稳理论知识在滚动轴承早期故障诊断应用的研究
针对传统轴承故障诊断方法存在的缺陷,研究了基于经验模态分解(EMD)和包络解调相结合的诊断方法。并对该方法在本征模函数(IMF)分量选取上需要人工干预和计算量大的问题,提出了用距离测度来自动选择最优I
基于1DCNN-DS的滚动轴承故障诊断算法研究,杨振波,贾民平,卷积神经网络在旋转机械故障诊断领域已经取得较大的发展,可以将原始振动信号直接输入到深度学习模型中便可以诊断故障类别。然而
针对滚动轴承信号的非线性、非平稳性特点及诊断中冗余与噪音的干扰,引入了核主元分析法和BP神经网络相结合的方法对轴承的故障信号进行诊断,以提高轴承故障诊断的性能。通过5个传感器采集轴承不同状态的故障信号
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