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基于改进VMD和GRU的水轮发电机组振动故障预警 被引量:3
1
作者 皮有春 谭鋆 +3 位作者 郭钰静 黄正海 肖燕凤 陈言 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第3期244-249,共6页
针对水轮发电机组受水、机、电等因素相互耦合,早期故障特征被电磁和噪声所淹没难以提取的问题,设计了一种基于改进VMD和GRU的水轮发电机组振动故障预警方法。首先,采用BES算法对变分模态VMD的参数进行寻优,得到最佳的分解层数、惩罚因... 针对水轮发电机组受水、机、电等因素相互耦合,早期故障特征被电磁和噪声所淹没难以提取的问题,设计了一种基于改进VMD和GRU的水轮发电机组振动故障预警方法。首先,采用BES算法对变分模态VMD的参数进行寻优,得到最佳的分解层数、惩罚因子和模态个数,然后采用最优的VMD算法对水轮发电机组早期的振动特征进行提取,最后将早期的振动特征输入GRU神经网络预测算法进行训练、验证和测试。仿真结果和工程实例表明,该方法可以有效快速准确提取水轮发电机组的早期微弱振动特征,实现水轮发电机组的早期故障预警,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 水轮发电机组 BES VMD GRU 振动故障
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基于传感信号采集的电控发动机振动故障监测方法 被引量:3
2
作者 马晓 郑晅 柴艳娜 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期675-681,共7页
通过调理振动信号可以更高效地监测振动故障。为此,提出基于传感信号采集的电控发动机振动故障监测方法。首先,搭建电控发电机传感信号采集与处理架构,通过放大传感信号增益、滤波和转换信号模数的方式处理待监测信号,为提高监测准确性... 通过调理振动信号可以更高效地监测振动故障。为此,提出基于传感信号采集的电控发动机振动故障监测方法。首先,搭建电控发电机传感信号采集与处理架构,通过放大传感信号增益、滤波和转换信号模数的方式处理待监测信号,为提高监测准确性奠定可靠的数据基础。通过小波包分解与重构,获取信号的时域参数和小波能谱熵,并构建三维特征量。然后,利用“一对一”分解策略优化孪生支持向量机,构造多元分类器,使其更适用于振动故障监测这一多类别分类问题,再输入待监测信号的特征量,通过确定故障类别实现持续性监测。仿真结果表明:该方法训练耗时的最大值仅为897 ms,对于转子摩擦振动、不平衡振动等5种类型故障的监测准确率始终在97%以上,在缩减训练样本后准确率仍保持在90%以上。 展开更多
关键词 信号与信息处理 振动故障监测 传感信号采集 电控发动机 信号调理 信号转换 小波能谱熵 孪生支持向量机
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多工况直升机附件齿轮箱振动故障诊断 被引量:1
3
作者 万安平 龚志鹏 +2 位作者 王景霖 单添敏 何家波 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期246-252,406,共8页
针对直升机附件齿轮箱在有限多工况条件下故障特征提取难度大、识别准确率低等问题,提出一种结合变分模态分解(variationalmodedecomposition,简称VMD)与多尺度卷积神经网络(multi-scaleconvolutionalneural netwo,简称MCNN)的故障诊断... 针对直升机附件齿轮箱在有限多工况条件下故障特征提取难度大、识别准确率低等问题,提出一种结合变分模态分解(variationalmodedecomposition,简称VMD)与多尺度卷积神经网络(multi-scaleconvolutionalneural netwo,简称MCNN)的故障诊断方法。首先,对直升机附件齿轮箱进行地面实验和信号采集,对原始信号进行滤波、降噪等预处理;其次,利用VMD将信号分解为若干个固有模态(intrinsic mode functions,简称IMF),依据齿轮副频率特性对分解模态进行重构与归一化,增强微弱的高频故障特征;最后,将重构信号的每个分量视作不同尺度,经多尺度卷积神经网络进行多尺度特征提取并融合,由指数归一化分类器给出识别的故障类别。实验结果表明,所提方法能够有效增强信号故障特征,挖掘多工况条件下信号的差异性与同一性,在直升机附件齿轮箱振动故障诊断中平均准确率为97.25%。 展开更多
关键词 变分模态分解 多尺度卷积网络 振动故障诊断 附件齿轮箱
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超大型船用升降机振动故障分析与防范 被引量:1
4
作者 毕玉泉 时立攀 +2 位作者 曹建平 覃海波 商梓 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期67-72,共6页
针对某超大型船用升降机发生的振动故障,分析了故障产生机理,基于理论力学、工程热力学、能量守恒等理论建立了动力学仿真模型,计算了液压系统进气对升降机振动的定量影响。结果表明:升降机振动幅度与系统进气量成正比,而防范此类故障... 针对某超大型船用升降机发生的振动故障,分析了故障产生机理,基于理论力学、工程热力学、能量守恒等理论建立了动力学仿真模型,计算了液压系统进气对升降机振动的定量影响。结果表明:升降机振动幅度与系统进气量成正比,而防范此类故障发生的关键是在潜在的进气线路上按照防漏气、防进气、勤排气的总体思路制定措施、层层设防。该研究结果可为后续同类设备的研发与使用提供借鉴。 展开更多
关键词 超大型船用升降机 振动故障 液压系统
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基于熵权理论和信息融合技术的水电机组振动故障诊断 被引量:21
5
作者 安学利 周建中 +2 位作者 刘力 李清清 李超顺 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2008年第20期78-82,共5页
应用熵权、灰色关联分析和信息融合技术对水轮发电机组振动故障进行诊断。以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征为诊断样本,使用基于熵权的灰色关联分析方法进行水电机组振动故障的初步诊断,然后应用证据融合理论对不同证据进行... 应用熵权、灰色关联分析和信息融合技术对水轮发电机组振动故障进行诊断。以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征为诊断样本,使用基于熵权的灰色关联分析方法进行水电机组振动故障的初步诊断,然后应用证据融合理论对不同证据进行决策信息融合,从而得出最终的诊断结果。诊断实例表明,基于熵权的灰色关联分析和信息融合技术相结合的方法是有效的,适合于水电机组的振动故障诊断。 展开更多
关键词 熵权 灰色关联分析 信息融合 水电机组 振动故障诊断
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非线性动力学理论与大型火电机组振动故障综合治理技术 被引量:19
6
作者 陈予恕 田家玉 +1 位作者 金宗武 丁千 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第9期1063-1068,共6页
应用非线性动力学理论的C—L方法,对当前国内外大型火电机组轴系存在的若干关键振动问题,建立了转子非线性动力学模型,从理论、实验和数值计算方面,对各种故障因素影响下的动力学行为进行了综合分析,提出了对轴系振动故障进行综... 应用非线性动力学理论的C—L方法,对当前国内外大型火电机组轴系存在的若干关键振动问题,建立了转子非线性动力学模型,从理论、实验和数值计算方面,对各种故障因素影响下的动力学行为进行了综合分析,提出了对轴系振动故障进行综合治理的方案。 展开更多
关键词 非线性动力学 火电机组 大型 振动故障 综合治理
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基于ARMA的汽轮机转子振动故障序列的预测 被引量:22
7
作者 吴庚申 梁平 龙新峰 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期67-73,共7页
汽轮机转子振动系统是一个确定性复杂系统,振动序列由多种频率成分的分量复合而成,建立尽可能完整与精确的系统振动数学模型是提取故障征兆信息及故障预测的保证.文中根据Bently实验台所采集的碰摩、松动、不对中和不平衡四种典型汽轮... 汽轮机转子振动系统是一个确定性复杂系统,振动序列由多种频率成分的分量复合而成,建立尽可能完整与精确的系统振动数学模型是提取故障征兆信息及故障预测的保证.文中根据Bently实验台所采集的碰摩、松动、不对中和不平衡四种典型汽轮机转子振动故障水平方向与垂直方向的数据,剔除趋势项及周期项,所余的随机平稳噪声项经平稳性检验后,建立了汽轮机转子振动故障序列自回归滑移平均(ARMA)模型.计算结果表明,所建立的8个汽轮机转子振动故障ARMA模型一个半周期的预测值的平均误差μ均小于0.55μm,确定性因子r2均大于0.9915,具有较高的预测精度,为进一步提取故障征兆信息及故障发展趋势预测提供了条件. 展开更多
关键词 汽轮机转子 振动故障 预测 自回归滑移平均模型
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基于粒子群优化RBF神经网络的水轮发电机组振动故障诊断 被引量:11
8
作者 贾嵘 陈晓芸 +1 位作者 李辉 席文飞 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2009年第6期229-234,共6页
【目的】针对单一径向基(RBF)神经网络在水轮发电机组振动故障诊断中泛化能力不足的缺点,提出基于粒子群(PSO)算法优化的RBF神经网络。【方法】利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其深刻的智能背景,对RBF神经网络的参数(中心和宽度... 【目的】针对单一径向基(RBF)神经网络在水轮发电机组振动故障诊断中泛化能力不足的缺点,提出基于粒子群(PSO)算法优化的RBF神经网络。【方法】利用PSO算法操作简单、容易实现等特点及其深刻的智能背景,对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对水轮发电机组振动故障进行仿真诊断。【结果】仿真诊断结果表明,PSO算法优化的RBF神经网络具有较好的分类效果,较RBF诊断模型精度高、收敛快。【结论】PSO算法优化的RBF神经网络,适用于水轮发电机组振动故障诊断,其诊断精度较高,具有推广应用价值。 展开更多
关键词 水轮机 振动故障诊断 粒子群算法 神经网络
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大型锅炉高能给水泵振动故障分析与诊断方法 被引量:16
9
作者 杨绍宇 刘晓锋 +1 位作者 童小忠 陆颂元 《汽轮机技术》 北大核心 2006年第3期230-232,共3页
大型锅炉给水泵振动直接影响机组的可靠运行,增加机组非计划停机次数和时间,给电厂带来经济损失。振动原因可以来自设计、安装、运行、检修等诸多方面。介绍了大型锅炉给水泵的发展历程,给水泵各种振动故障特征、产生的原因,并结合现场... 大型锅炉给水泵振动直接影响机组的可靠运行,增加机组非计划停机次数和时间,给电厂带来经济损失。振动原因可以来自设计、安装、运行、检修等诸多方面。介绍了大型锅炉给水泵的发展历程,给水泵各种振动故障特征、产生的原因,并结合现场分析处理实例,介绍了一些有效的解决措施。 展开更多
关键词 高能给水泵 振动故障 频谱特征 诊断
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改进极限学习机在滚动轴承振动故障诊断中的应用 被引量:17
10
作者 黄勤芳 程艳 陈伟珍 《机械设计与制造》 北大核心 2016年第1期80-83,87,共5页
滚动轴承广泛应用于机械、铁路运输、航天航空等领域,在旋转机械设备的正常稳定运行中占据着至关重要的位置,其振动故障的准确、快速诊断是保证机械设备正常稳定运行的必要手段,因此,研究一种能够有效诊断滚动轴承振动故障的方法具有重... 滚动轴承广泛应用于机械、铁路运输、航天航空等领域,在旋转机械设备的正常稳定运行中占据着至关重要的位置,其振动故障的准确、快速诊断是保证机械设备正常稳定运行的必要手段,因此,研究一种能够有效诊断滚动轴承振动故障的方法具有重要意义。针对滚动轴承振动信号具有非平稳性、非线性和影响因素相互影响相互作用的特点,结合小波分析理论对滚动轴承振动信号进行故障特征提取,通过借鉴支持向量机的分类思想,从最优化角度出发,引入结构风险最小化原理对极限学习机进行改进及优化,并结合改进后的方法构建了滚动轴承振动故障诊断模型。仿真结果表明,改进的极限学习机进一步提高了滚动轴承振动故障诊断的效率和分类准确率,为滚动轴承的振动故障诊断提供了新思路和新方法。 展开更多
关键词 滚动轴承 振动故障诊断 极限学习机 最优化
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某600MW汽轮发电机组振动故障分析 被引量:6
11
作者 王文营 卢盛阳 +3 位作者 牟法海 张伟江 张中东 谷军生 《热力发电》 CAS 北大核心 2010年第1期61-63,66,共4页
大型汽轮发电机组轴系不对中引起的振动故障比较突出,影响机组的安全运行。对某600 MW汽轮发电机组发-集联轴器不对中、低-发轴承坐标偏差、转子与汽缸不同心3种不对中类型引起的振动故障特征进行了分析,并结合几个电厂的振动故障实例,... 大型汽轮发电机组轴系不对中引起的振动故障比较突出,影响机组的安全运行。对某600 MW汽轮发电机组发-集联轴器不对中、低-发轴承坐标偏差、转子与汽缸不同心3种不对中类型引起的振动故障特征进行了分析,并结合几个电厂的振动故障实例,提出了运行及检修处理措施。 展开更多
关键词 600 MW 汽轮发电机组 轴系不对中 振动故障
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基于时频等高图的汽轮发电机组振动故障诊断方法研究 被引量:30
12
作者 蒋东翔 刁锦辉 +1 位作者 赵钢 钱立军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期146-151,共6页
状态监测与故障诊断的主要内容包括故障信号的检测、故障诊断、趋势分析和早期故障预测即预测诊断等。传统的振动故障诊断主要是基于频谱分析的方法,小波变换得出的时频等高图是分析故障信号奇异性的有效工具,为汽检测和诊断提供了新思... 状态监测与故障诊断的主要内容包括故障信号的检测、故障诊断、趋势分析和早期故障预测即预测诊断等。传统的振动故障诊断主要是基于频谱分析的方法,小波变换得出的时频等高图是分析故障信号奇异性的有效工具,为汽检测和诊断提供了新思路。在介绍小波变换理论、Morlet 小波和时频等高图的基础上,通过对仿真的汽轮发电机组几种典型振动故障,如不对中、油膜涡动和部件松动等信号进行分析,结果表明时频等高图不仅能够直观检测出信号中的微弱奇异成分,而且还可以有效地对故障进行分类诊断、实现早期故障检测和故障变化趋势分析等。最后,采用时频等高图分析了 3 种实际机组的振动异常信号。 展开更多
关键词 等高图 故障诊断方法 时频 机组振动 MORLET小波 汽轮发电机组 振动故障诊断 小波变换理论 变化趋势分析 故障检测 信号奇异性 故障信号 状态监测 故障预测 频谱分析 有效工具 油膜涡动 异常信号 新思路 不对中 早期
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基于粒子群优化神经网络的水轮机振动故障诊断 被引量:8
13
作者 黄戈 崔建武 +1 位作者 陈晓芸 贾嵘 《电网与清洁能源》 2009年第4期54-57,共4页
为了提高水轮机振动故障诊断正判率,提出粒子群算法优化BP神经网络的水轮机振动故障诊断方法,即把通过特征提取获得的机组故障特征量作为神经网络的输入,然后利用训练好的粒子群算法优化后的神经网络进行水轮机振动故障类型诊断。诊断... 为了提高水轮机振动故障诊断正判率,提出粒子群算法优化BP神经网络的水轮机振动故障诊断方法,即把通过特征提取获得的机组故障特征量作为神经网络的输入,然后利用训练好的粒子群算法优化后的神经网络进行水轮机振动故障类型诊断。诊断结果表明,该方法具有良好的分类效果,比BP神经网络诊断模型诊断精度高。 展开更多
关键词 水轮机 振动故障诊断 粒子群 神经网络
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航空发动机典型振动故障分析软件开发及应用 被引量:7
14
作者 金业壮 许卓 +2 位作者 邓奕辰 李晖 闻邦椿 《机床与液压》 北大核心 2023年第6期188-193,共6页
针对航空发动机的典型振动故障,基于Microsoft Access数据库并融合LabVIEW语言,自主研发一款专门测试和分析航空发动机典型振动故障的软件。对航空发动机的典型振动故障进行分类;在充分考虑故障信号采集需具有的准确、实时等特点的基础... 针对航空发动机的典型振动故障,基于Microsoft Access数据库并融合LabVIEW语言,自主研发一款专门测试和分析航空发动机典型振动故障的软件。对航空发动机的典型振动故障进行分类;在充分考虑故障信号采集需具有的准确、实时等特点的基础上,详细介绍所开发的软件功能;最后应用该软件对航空发动机的机油故障进行实际的诊断与测试。研究结果表明:该软件各项功能表现优秀,可很好地实现对发动机典型振动故障信号的实时采集、分析处理、数据输出等功能,能够满足故障诊断的需求。 展开更多
关键词 航空发动机 振动故障 故障诊断 分析软件
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基于KL-HVD的转子振动故障诊断方法研究 被引量:8
15
作者 朱霄珣 周沛 +2 位作者 苑一鸣 徐博超 韩中合 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第16期249-255,共7页
希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)由于其虚假分量问题,严重制约了其在实际故障诊断中的应用。针对该问题,引入信息论中的K-L散度概念,提出了基于K-L散度的HVD虚假分量识别方法(KL-HVD)。KL-HVD将HVD分量视作概率... 希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)由于其虚假分量问题,严重制约了其在实际故障诊断中的应用。针对该问题,引入信息论中的K-L散度概念,提出了基于K-L散度的HVD虚假分量识别方法(KL-HVD)。KL-HVD将HVD分量视作概率分布各不相同的信号,并且认为真实分量与原信号的概率分布较为相近。该方法在原HVD方法基础上,计算HVD各分量与原信号的K-L散度值,对分量的虚假性进行量化。由于真假分量之间具有较大的差异性,选用高斯混合模型对这些分量进行聚类,自动区分出虚假分量并予以去除。此外,分别利用互信息及相关系数方法对虚假分量问题进行研究。并将三种方法应用于转子振动问题分析,结果显示三者中KL-HVD方法能够更有效地识别虚假分量,更清晰地提取出故障的时频特征。 展开更多
关键词 希尔伯特振动分解 虚假分量 K-L散度 高斯混合模型 振动故障诊断
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Arabelle型核电机组典型振动故障分析与处理对策 被引量:3
16
作者 张卫军 张恒 +1 位作者 胡启龙 王军刚 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期172-178,共7页
分析了国内核电主力机型——Arabelle型半转速核电机组出现的多种典型振动故障,其中包括该机型独有的振动问题。通过对24台机组的大量现场试验研究,就动静摩擦、升负荷过程高中压转子振动爬升、质量(热)不平衡、发电机测振支架结构共振... 分析了国内核电主力机型——Arabelle型半转速核电机组出现的多种典型振动故障,其中包括该机型独有的振动问题。通过对24台机组的大量现场试验研究,就动静摩擦、升负荷过程高中压转子振动爬升、质量(热)不平衡、发电机测振支架结构共振、联轴器连接松动、轴系长周期振动波动等该机型的共性振动故障进行了机理分析和特征总结,并针对不同类型的振动故障提供了现场治理对策。可为Arabelle型核电机组振动故障诊断治理提供参考。 展开更多
关键词 Arabelle 核电机组 汽轮发电机组 振动故障 现场试验
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汽轮发电机组振动故障诊断的模糊输入方法 被引量:3
17
作者 李化 孙才新 +2 位作者 胡雪松 岳刚 王肯 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1999年第6期36-40,85,共6页
针对汽轮发电机组振动故障的特点,构造了一模糊神经网络(FNN)诊断模型,讨论了网络的多种模糊化输入、输出方式,并对两种模糊输入方法进行了对比分析。最后运用该诊断方法与传统的BP网络诊断方法进行比较。结果表明:模糊神经... 针对汽轮发电机组振动故障的特点,构造了一模糊神经网络(FNN)诊断模型,讨论了网络的多种模糊化输入、输出方式,并对两种模糊输入方法进行了对比分析。最后运用该诊断方法与传统的BP网络诊断方法进行比较。结果表明:模糊神经网络诊断方法对汽轮发电机组振动故障的识别是有效的,且在分类模糊边界数据时优于BP网络诊断方法。 展开更多
关键词 故障诊断 汽轮发电机组 模糊输入法 振动故障
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旋转机械振动故障原因及识别特征研究 被引量:35
18
作者 高金吉 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 1995年第3期1-8,共8页
机械故障诊断的研究,实质上就是对故障产生的原因和故障征兆参数(或称识别特征)进行分类,并找出二者相互对应关系。本文首次提出振动故障的一次原因和非准确分、倍频(分频滞后、同频滞后、倍频滞后)振动的概念,对传统的故障原因... 机械故障诊断的研究,实质上就是对故障产生的原因和故障征兆参数(或称识别特征)进行分类,并找出二者相互对应关系。本文首次提出振动故障的一次原因和非准确分、倍频(分频滞后、同频滞后、倍频滞后)振动的概念,对传统的故障原因及特征频率分类方法进行了修正,使二者之对应关系更清晰、简捷。机械故障诊断工程实践表明,此方法是可行的,适用于透平机,离心压缩机、泵、风机等旋转机械。 展开更多
关键词 旋转机械 振动故障 主导频率 识别特征
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基于DPSO优化支持向量机的水轮机组振动故障诊断 被引量:5
19
作者 张欣伟 陈文献 张锋利 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第2期172-175,共4页
针对PSO算法在寻找支持向量机最优参数的后期容易陷入局部最佳,影响支持向量机在水轮机振动故障诊断中的正确率这一问题,选用动态粒子群算法(DPSO)来优化支持向量机,将水轮机组的故障特征向量输入优化后的支持向量机进行故障类型诊断。... 针对PSO算法在寻找支持向量机最优参数的后期容易陷入局部最佳,影响支持向量机在水轮机振动故障诊断中的正确率这一问题,选用动态粒子群算法(DPSO)来优化支持向量机,将水轮机组的故障特征向量输入优化后的支持向量机进行故障类型诊断。仿真结果表明,DPSO优化的支持向量机有较好的分类识别准确率和较高的诊断精度,可以寻找到全局最优解。 展开更多
关键词 水轮机 振动故障诊断 动态粒子群算法 支持向量机
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诊断汽轮发电机组振动故障的一种模糊聚类分析方法 被引量:8
20
作者 张彼德 孙才新 +1 位作者 欧健 周银春 《汽轮机技术》 北大核心 2002年第5期289-291,共3页
提出的模糊聚类分析方法将标准故障样本与待检样本一起作为分类样本 ,运用基于传递闭包的模糊等价矩阵法和F统计量对原始数据进行初始分类 ,然后求出模糊 c划分的初始叠代矩阵 ,再用ISODATA方法进行验证并得到最优分类矩阵和聚类中心 ... 提出的模糊聚类分析方法将标准故障样本与待检样本一起作为分类样本 ,运用基于传递闭包的模糊等价矩阵法和F统计量对原始数据进行初始分类 ,然后求出模糊 c划分的初始叠代矩阵 ,再用ISODATA方法进行验证并得到最优分类矩阵和聚类中心 ,并依此来判断侍检样本的故障类型。通过应用表明 ,提出的这种方法可有效地诊断汽轮发电机组振动故障 ,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 诊断 汽轮发电机组 振动故障 模糊聚类 故障诊断
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