搜索结果: 1-15 共查到“兵器科学与技术 故障诊断”相关记录62条 . 查询时间(0.043 秒)
提出了一种将小波包变换和改进BP神经网络相结合的地铁轴承故障诊断模型。该模型采用小波包变换对采集到的原始振动信号进行分解和重构，提取能量特征向量，并采用一种改进的小波神经网络模型对地铁轴承进行故障诊断，引入动量因子优化BP神经网络梯度下降算法，以提高模型诊断精度和收敛速度。基于凯斯西储大学轴承故障实验中加速度传感器采集的数据,首先对其进行预处理，然后对神经网络进行训练，当训练误差达到目标精度时，利...
提出了一种深度卷积神经网络与极限学习机相结合的滚动轴承自适应故障诊断方法。该方法的第一阶段训练深度卷积神经网络作为特征提取器：通过卷积层和池化层提取低阶特征，然后在全连接层合成高层次特征。第二阶段将第一阶段自适应提取出来的特征通过极限学习机进行轴承故障类别的准确快速分类，实现了自适应“端到端”的故障诊断。实验结果表明，该方法能有效的识别故障类别，缩短了训练时间，并具有良好的鲁棒性和实时性。
基于最优神经网络结构的故障诊断模型
自适应遗传算法 深度前馈网络 故障诊断
2019/6/6
深度神经网络在网络结构、激活函数及优化函数的选择方面，主要依靠操作者的经验来决定，导致了采用群智能算法（SI）对其优化时，只能在特定的网络结构下找到其最优权值和偏置量，限制了深度神经网络在故障诊断领域的进一步发展。提出了一种将自适应遗传算法与深度前馈网络相结合的故障诊断模型。通过MNIST、CIFAR10标准数据集以及CSTV仿真数据验证，故障诊断精度比原始模型显著提高，在CIFAR10数据集上精...
提出了基于贝叶斯网络的地铁车门系统故障诊断分析方法，将故障树分析与贝叶斯网络相结合，形成故障贝叶斯网络，详细说明了故障树向故障贝叶斯网络转化过程。以地铁车门系统中基础制动系统为例，进行基于联接树算法的贝叶斯网络精确推理理论的实例分析，验证了基于贝叶斯网络的地铁车门系统故障诊断方法的可靠性。实现了故障贝叶斯网络模型的Matlab 仿真，进行了故障因果关系推理和故障重要度判断分析。
机载高度表故障诊断的KPCA BN方法
故障诊断 贝叶斯网络 主元分析法
2019/5/12
针对电子设备故障诊断中缺少对模块间条件概率影响的分析以及不确定性故障信息的情况，在推理机构建时采用贝叶斯网络推理来代替传统故障树分析作为故障定位的主要方法，以相关测试项目作为故障特征向量，并引入基于核函数的主元分析法来进行故障特征的选取，可去除噪声影响和冗余的数据信息，实现故障特征的数据降维，便于分类或聚类，和单独使用主元分析法相比能更好地处理非线性高维数据，提高故障的诊断正确率和分类精度。通过应...
基于贝叶斯网络的军用电子系统故障诊断
军用电子系统 贝叶斯网络 故障诊断
2019/5/10
目前部队传统维修保障手段渐渐无法满足电子系统比重越来越大的新型武器装备维修保障需求，本文借助贝叶斯网络理论，开展贝叶斯网络结构模型下的军用电子系统故障诊断，通过建立相应模型，按照一定步骤开展某型雷达接收机的故障诊断，以实例计算数据为依据，可满足军用电子系统故障诊断需求。
针对批量引信电路在生产和试验中的高可靠性、高效率的测试需求，提出了利用神经网络专家系统实现引信电路故障诊断的方法。通过介绍小口径计转数空炸引信的工作原理，分析了该引信电路常见的故障类型；按照故障类型从引信电路采集故障原始数据，经处理后作为神经网络训练的样本数据；建立了三层神经网络诊断模型，利用Matlab编程进行网络训练，给出了训练过程及误差曲线；使用样本数据验证了该神经网络专家系统的有效性与可靠...
针对核空间稀疏分类方法忽略了振动信号局部结构包含更多的区分性信息的问题，提出了一种基于核空间的加权稀疏表示轴承故障诊断方法。通过核函数将非线性振动信号映射到高维空间；利用该方法提取振动数据的局部信息并求得相似度加权矩阵；采用优化方法求解测试样本的稀疏系数，通过最小化原始样本与重构样本之间的误差获得分类结果。试验结果表明，所提出的方法具有较高的识别率和鲁棒性。
基于改进RSSD和MEF的往复压缩机故障诊断研究
往复压缩机 改进共振稀疏分解 多尺度模糊熵 故障诊断
2018/12/26
提出了一种基于改进共振稀疏分解和多尺度模糊熵的2D16型往复压缩机故障诊断方法。利用采用改进共振稀疏分解方法对振动信号进行分析，将信号分解为高低共振分量和残余分量。利用多尺度模糊熵提取故障特征，将特征向量输入支持向量机进行模式识别，诊断往复压缩机的故障类型。该方法能有效提取往复式压缩机气阀的故障特征，实现对不同气阀故障类型的有效识别。
装配式钢桁架桥桥跨结构故障诊断
模态分析 装配式 桥跨结构 故障诊断
2018/10/16
利用ANSYS软件对装配式钢桁架桥桥跨结构进行模态分析，得到了桥跨结构的损伤现象和易损伤位置，进行了实装实验，验证了仿真分析的正确性。
基于EMMDTeager的柱塞泵故障诊断技术
Teager能量算子 EMMD方法 柱塞泵 故障诊断
2017/6/30
针对柱塞泵早期故障时特征信号微弱的问题，首先对采集到的泵壳体振动信号进行极值域均值模式分解（extremum field mean mode decomposition，EMMD），得到有限模态分量IMF及余量C，然后对IMF分量进行Teager能量算子解调，提取特征频率点的能量信息组成能占比特征向量，并利用分类敏感度对向量进行筛选，最终获得有效特征向量。实验结果表明，采用EMMDTeager方法...
基于小波变换的电子设备故障诊断技术研究
小波变换 BP神经网络 故障诊断
2015/10/15
基于BP神经网络的电子设备故障诊断，以其不需要建立故障诊断模型，易于智能化实现等优势，发展较为迅速，而采用此方法的故障诊断大部分以故障树获得的特征参数为依据；由于电子设备往往由大量的工作模块组成，各组成模块之间相互耦合、联系紧密，仅仅依靠故障树获得的特征参数难以较好地反映设备状态；所以基于这些特征参数的BP神经网络故障诊断往往诊断率较低；将小波分析的方法运用于特征参数的提取中，利用BP神经网络模式...
导弹发射车车控设备故障诊断仪
车控设备 故障诊断 故障树分析
2015/8/29
针对车控设备缺少故障诊断设备，影响部队战训任务的问题，设计并实现复杂车控设备的智能自动诊断 系统。设计基于原理和故障树分析的车控设备故障诊断硬件平台，综合运用故障树诊断、模块化并行软件控制等技 术，开发诊断软件。实际应用结果表明：该系统实用、检测全面，能实现复杂车控设备的智能自动诊断，节约维修 时间和经费，满足车控设备故障诊断定位及维修支持的需求，对提高发射车的完好率和出勤率具有重要的军事经济 效...
多系统集成电解加工控制策略与故障诊断方法研究
集成系统 协同控制 故障诊断
2015/6/13
为了提高航空发动机整体叶盘、汽车发动机喷油嘴阀体等零件的电解加工精度、可靠性以及工作效率，创建了一种集合机床运动、电解液系统、加工电源、电极振动等多个系统为一体的电解加工集成控制系统，提出了一种基于多系统集成的控制策略与故障诊断方法。该集成控制系统在硬件组成上采用了分布式架构与模块化组建方法，由一个主控制器和多个二级控制器组成。在控制策略上采用了协同控制方法，每个二级控制器完成对各自子系统的控制，...