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电动拖拉机电驱系统故障预测模型——基于深度学习 被引量：2
1
作者 郑丽辉 《农机化研究》 北大核心 2024年第10期254-258,共5页
电动拖拉机作为一种新型农业机械之一,具有环保、节能、高效和控制灵活等应用优势,适用于温室大棚和生态农业环境,且其机电驱动系统是保证拖拉机运行可靠性和田间工作质量的重要条件。探究一种高效且精确的电驱动系统故障预测模型与识... 电动拖拉机作为一种新型农业机械之一,具有环保、节能、高效和控制灵活等应用优势,适用于温室大棚和生态农业环境,且其机电驱动系统是保证拖拉机运行可靠性和田间工作质量的重要条件。探究一种高效且精确的电驱动系统故障预测模型与识别方法,对于保证电动拖拉机运行稳定性具有重要意义。针对以上问题,建立了电动拖拉机振动信号采集装置,基于经验模态分解出各个关键部件振动信号潜在故障分量,并将其作为神经网络输入变量进行模型训练,从而建立基于人工神经网络模型的电动拖拉机电驱系统故障故障预测模型。研究结果表明:预测精准度较高,可以满足实际生产需求。 展开更多
关键词 电动拖拉机 电驱动总成 模态分解 故障预测模型
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基于模糊评判的装备故障预测模型研究 被引量：23
2
作者 黄景德 王兴贵 王祖光 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期512-515,共4页
为了对装备故障实现适时预测 ,本文以模糊综合评判理论为基础 ,提出了一种动态的故障预测模型 ,并探讨了动态模糊关系矩阵的确定方法 ,最后进行了实例分析。
关键词 模糊综合评判 动态模糊关系矩阵 模糊分布 装备故障预测模型
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基于外磁场的离心泵故障预测模型 被引量：3
3
作者 骆寅 陈崟炜 +1 位作者 秦学聪 陈云飞 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期649-654,662,共7页
针对传统离心泵故障诊断方法在复杂多变的工程环境中缺乏通用性和及时性的问题,提出了基于马氏距离改进KNN算法的离心泵故障预测模型.将故障工况下的外磁场信号进行处理并求得相应工况指标,通过ReliefF算法进行权重分析完成特征提取,进... 针对传统离心泵故障诊断方法在复杂多变的工程环境中缺乏通用性和及时性的问题,提出了基于马氏距离改进KNN算法的离心泵故障预测模型.将故障工况下的外磁场信号进行处理并求得相应工况指标,通过ReliefF算法进行权重分析完成特征提取,进而为KNN算法提供故障预测分类的数据库.使用马氏距离替换KNN算法中原有的距离函数欧氏距离来消除特征指标间量纲影响,以提高预测结果的准确率.通过十折交叉验证法,筛选KNN算法的关键值K,得出在K取值为120时预测模型运行结果最优.根据外磁场信号,基于改进KNN算法建立的故障预测模型能够在离心泵偏工况运行时,对可能出现的故障能够进行准确预测,有效解决了传统监测方法滞后性严重的问题,且模型训练数据包含了0.2 Q_(d)~1.2 Q_(d)全流量下各类工况的外磁场信号.试验结果表明,故障预测模型在0.4 Q_(d),0.8 Q_(d),1.0 Q_(d),1.2 Q_(d)流量工况下,故障预测准确率达到0.8315,0.7999,0.8527,0.8741,基本实现了离心泵故障的准确预测. 展开更多
关键词 离心泵 故障预测模型 外磁场 马氏距离 RELIEFF算法 KNN算法
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基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型 被引量：20
4
作者 谢国财 温锐 陈琛 《电网与清洁能源》 北大核心 2022年第9期120-125,共6页
电力设备作为电力系统的基本要素,对其故障风险预测可以有效降低电网故障风险带来的损失。当前应用的高压电力设备故障预测模型忽略了对高压电力设备信号的盲源分离处理,无法去除虚假故障分量,导致故障预测结果不准确、耗时较长的问题... 电力设备作为电力系统的基本要素,对其故障风险预测可以有效降低电网故障风险带来的损失。当前应用的高压电力设备故障预测模型忽略了对高压电力设备信号的盲源分离处理,无法去除虚假故障分量,导致故障预测结果不准确、耗时较长的问题。构建新的基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型。将小波降噪方法引入到盲源分离中,对高压电力设备信号完成盲源分离和小波分解;通过互信息方法将分解结果中的虚假分量删除;利用插值形态滤波的方式提取故障特征,将其设定为模糊神经网络的输入变量,构建高压电力设备故障预测模型。实验结果验证了所构建的模型在30次实验迭代过程中的误差始终不超过2.5%,均方根误差低于3.4%,预测用时测试结果在14~23 ms之间。数据表明所构建模型的预测精度较高、预测速度更快,具有明显的应用优势。 展开更多
关键词 模糊神经网络 高压电力设备 故障预测模型 小波降噪
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基于多元回归模型的某型轨道交通车辆制动系统故障预测模型 被引量：5
5
作者 张师旗 乔峰 李渴鑫 《城市轨道交通研究》 北大核心 2023年第4期82-85,共4页
为了提高轨道交通车辆制动系统基本事件故障率的判断准确率,进而提高制动系统重要部件在动态条件下的可靠性,基于多元回归模型分析,以某型车辆制动系统实际故障数据为依据,结合制动缸压力、列车运行速度随时间变化的规律,发现制动缸压... 为了提高轨道交通车辆制动系统基本事件故障率的判断准确率,进而提高制动系统重要部件在动态条件下的可靠性,基于多元回归模型分析,以某型车辆制动系统实际故障数据为依据,结合制动缸压力、列车运行速度随时间变化的规律,发现制动缸压力与时间的关系较符合BidoseResp函数,进而建立制动系统故障预测模型。以实际故障数据训练后,利用故障预测模型对关键部件的故障发生情况进行预测。预测结果显示,该故障预测模型的准确率较高,具有适用性。 展开更多
关键词 轨道交通车辆 制动系统 故障预测模型 回归分析
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基于KPCA和灰色模型的凝汽器故障预测 被引量：2
6
作者 赵亚琴 唐桂忠 陈惠明 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第6期780-782,共3页
汽轮机凝汽器的故障预测为其故障自愈的研究提供了理论依据。提出一种基于核主元分析和灰色预测模型的汽轮机凝汽器故障预测方法,首次将灰色预测理论应用于凝汽器的故障预测。采用核主元分析法对故障特征数据进行分析和处理,提取反映故... 汽轮机凝汽器的故障预测为其故障自愈的研究提供了理论依据。提出一种基于核主元分析和灰色预测模型的汽轮机凝汽器故障预测方法,首次将灰色预测理论应用于凝汽器的故障预测。采用核主元分析法对故障特征数据进行分析和处理,提取反映故障的主要特征量.以降低特征变量之间的非线性相关性,同时减少灰色预测模型的预测参数的数目。然后应用灰色预测理论建立故障特征的预测模型,对每一个主要特征量的趋势值进行预测,重构故障特征向量,用于汽轮机凝汽器故障的预测分析。 展开更多
关键词 凝汽器 核主元分析 灰色预测理论 故障特征预测模型 特征向量重构
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基于长短期记忆网络的动车组轴箱轴承故障诊断预测模型研究 被引量：6
7
作者 刘冠男 常振臣 +2 位作者 高明亮 赵明 高珊 《城市轨道交通研究》 北大核心 2022年第2期86-91,共6页
动车组轴箱轴承是动车组转向架的关键部件,其运行品质直接影响动车组的运营安全。以深度学习算法为基础,利用轴承振动信号时间序列的特点和LSTM(长短期记忆网络)擅长处理时间序列的优势,通过构建LSTM模型对轴承的故障状态进行识别,开发... 动车组轴箱轴承是动车组转向架的关键部件,其运行品质直接影响动车组的运营安全。以深度学习算法为基础,利用轴承振动信号时间序列的特点和LSTM(长短期记忆网络)擅长处理时间序列的优势,通过构建LSTM模型对轴承的故障状态进行识别,开发了基于深度学习的轴承故障诊断预测软件,实现了轴承故障早期的分类与诊断。模型的仿真和试验表明,该诊断模型能有效地提高故障诊断的辨识精度,模型拟合优度可达到90%,辨识准确率最高可达到98%。 展开更多
关键词 动车组 轴箱轴承 故障诊断预测模型 长短期记忆网络
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基于深度学习的采煤机截割部齿轮故障预测 被引量：8
8
作者 任春美 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第8期1061-1070,共10页
采煤机截割部齿轮发生故障会降低采煤机的生产工作效率,并带来生产安全隐患,针对这一问题,以MG1000/2500 WD型采煤机作为研究对象,对其截割部的齿轮故障进行了成因机理研究、仿真分析和实验研究。首先,分析了采煤机的总体结构,对采煤机... 采煤机截割部齿轮发生故障会降低采煤机的生产工作效率,并带来生产安全隐患,针对这一问题,以MG1000/2500 WD型采煤机作为研究对象,对其截割部的齿轮故障进行了成因机理研究、仿真分析和实验研究。首先,分析了采煤机的总体结构,对采煤机截割部齿轮故障的常见成因与机理进行了分析;其次,归纳了卷积神经网络(CNN)的卷积层、池化层和全连接层的表达公式,基于深度卷积神经网络(D-CNN)构建了截割部齿轮故障模型,并且研究了模型的算法流程;最后,通过选取训练的数据集,对模型进行了训练,对截割部齿轮故障进行了预测和分类,并结合性能评价指标对不同模型的实验结果进行了对比。研究结果表明:采用基于深度学习方法的预测模型可对采煤机截割部齿轮故障进行有效预测,齿轮故障识别率约为98.71%;在同等情况下,D-CNN模型对齿轮正常状态和故障状态分类精准率达到98.78%、召回率达到98.88%;相比于其他模型,该模型对齿轮故障具有更高的识别率,具备较高的故障预测与分类性能。 展开更多
关键词 煤矿机械 齿轮传动 故障预测模型 故障分类 深度卷积神经网络 故障识别率
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基于GRNN神经网络的ADS-B系统故障率预测 被引量：1
9
作者 胡水镜 《现代电子技术》 2014年第15期107-109,共3页
为指导制定ADS-B系统的维护策略,提高系统完好率,提出一种利用GRNN神经网络对故障率进行预测的方法。利用总使用时间、维护质量、环境温度和环境湿度的特征数据作为输入向量,故障率为输出向量,建立GRNN神经网络故障预测模型。仿真实例表... 为指导制定ADS-B系统的维护策略,提高系统完好率,提出一种利用GRNN神经网络对故障率进行预测的方法。利用总使用时间、维护质量、环境温度和环境湿度的特征数据作为输入向量,故障率为输出向量,建立GRNN神经网络故障预测模型。仿真实例表明,GRNN神经网络预测模型具有较高的预测精度、稳定的网络以及较快的收敛速度,预测结果可为科学制定维护策略提供帮助。 展开更多
关键词 ADS-B系统 GRNN神经网络 故障率预测 故障预测模型
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“四线一库”故障在线诊断方法及其系统 被引量：1
10
作者 李刚 李斌勤 《电信科学》 北大核心 2017年第S1期169-175,共7页
随着"大营销"计量体系的建设,各网省公司对计量生产设施进行大规模地改进,自动化计量生产设施"四线一库"正逐渐代替传统人工检定模式,计量中心的自动化生产水平显著提高。为了保证"四线一库"系统运行的... 随着"大营销"计量体系的建设,各网省公司对计量生产设施进行大规模地改进,自动化计量生产设施"四线一库"正逐渐代替传统人工检定模式,计量中心的自动化生产水平显著提高。为了保证"四线一库"系统运行的可靠性,采用PCA-BP神经网络方法建立故障预测模型,在线监测"四线一库"运行状况,生产异常/故障时进行告警。 展开更多
关键词 四线一库 PCA-BP 故障预测模型 在线诊断系统
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