通过有向无环图多分类算法构造振动故障诊断模型的方法,同时基于Lab VIEW虚拟仪器开发平台设计了旋转机械振动故障在线诊断系统,并对相关硬件设备进行了选取研究。通过转子试验台模拟旋转机械运行故障,利用该系统对机械正常状态及故障状态进行诊断,取得了较好的诊断结果,验证了系统的可靠性。
2021-04-24 17:11:35
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本文主要针对旋转机械的故障诊断问题，设计了基于LabVIEW的旋转机械振动测试系统，该系统通过软件编程来实现振动信号的存储、分析及特征提取，并且提出了基于支持向量机的智能故障诊断方法，该方法将特征向量直接输入到支持向量机分类器中进行故障识别，结果表明支持向量机对于机械故障有较好的分类效果。
2021-01-28 02:32:31
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水轮发电机组的故障诊断具有模糊性和耦合性，提出一种基于模糊神经网络FNN的水轮发电机组振动故障在线诊断方法。首先，对反映转子振动状态的轴心轨迹用分形维数提取其结构特征，实现图形量化，以便FNN在线识别；接着，以6种典型振动故障为研究对象，在总结了包括轴心轨迹在内4类共14种故障征兆的基础上，分析各故障征兆的模糊属性，给出它们的模糊处理；然后，建立一种六层的前向FNN映射征兆到故障间的模糊推理，并给出学习算法修正网络参数；FNN通过自学习可保证良好的在线诊断精度。实例分析结果验证了其可行性。
2020-01-03 11:39:32
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