针对基于信息熵的神经网络证据形成过程需要专家经验确定参数这一不足,提出一种改进方法,即用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)进行寻优,自动确定参数,其实质是利用了遗传算法的高效的并行
基于MATLAB的轴承故障诊断方法的研究
针对电动机联接性故障特征识别困难的问题,阐述了不对中故障、联接螺栓松动故障、基础刚度不足故障这3种典型电动机联接性故障的数学模型及其频谱特征,提出了利用经验模式分解方法对电动机的振动信号进行滤波处理,
首先运用弹簧-质点模型建立布料的面模型,然后对质点进行力的分解以及受力分析并优化。提出逼近的隐式数值积分方法模拟质点的运动轨迹,这解决了显式数值积分方法的不稳定性和小时间间隔的缺点和其他隐式方法计算量
本文主要介绍了基于人工智能技术在机械液压系统故障诊断方面的研究进展和应用实践。文章首先分析了传统机械液压系统故障诊断方法的不足,然后介绍了人工智能技术(如神经网络、遗传算法、模糊逻辑等)在机械液压系统
摘 要:应用信号处理方法对振动信号进行特征提取的技术是机械设备故障诊断领域的重要研究方向。常用的机 械设备故障诊断领域的信号处理方法主要包括时域分析、频域分析和时频分析。针对常用的振动信号处理方法,总
针对基于传统BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法存在的收敛速度慢、精度不高等问题,提出了一种基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断模型。该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,通过改进遗传算法对El
针对信号经验模态分解(EMD)过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Hilbert边际谱相结合的方法对齿轮箱故障进行故障诊断。首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动
提出了基于HHT变换和SVM结合的齿轮箱故障诊断方法,介绍了固有模态函数、EMD分解和Hilbert谱以及支持向量机(SVM)理论。先对各种工况信号消噪,再利用EMD分解将信号分解为IMF分量,求出H
文章在实验研究的基础上提出了EEMD与RBF网络相结合的齿轮故障诊断方法。重点讲述了EEMD的故障特征提取研究的方法和基本原理,简述径向基函数神经网络在故障诊断领域当中的应用。在故障模拟转子试验台上进
