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Distributed fault diagnosis observer for multi-agent system against actuator and sensor faults 被引量:3
1
作者 YE Zhengyu JIANG Bin +2 位作者 CHENG Yuehua YU Ziquan YANG Yang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2023年第3期766-774,共9页
Component failures can cause multi-agent system(MAS)performance degradation and even disasters,which provokes the demand of the fault diagnosis method.A distributed sliding mode observer-based fault diagnosis method f... Component failures can cause multi-agent system(MAS)performance degradation and even disasters,which provokes the demand of the fault diagnosis method.A distributed sliding mode observer-based fault diagnosis method for MAS is developed in presence of actuator and sensor faults.Firstly,the actuator and sensor faults are extended to the system state,and the system is transformed into a descriptor system form.Then,a sliding mode-based distributed unknown input observer is proposed to estimate the extended state.Furthermore,adaptive laws are introduced to adjust the observer parameters.Finally,the effectiveness of the proposed method is demonstrated with numerical simulations. 展开更多
关键词 multi-agent system(MAS) sensor fault actuator fault unknown input observer sliding mode fault diagnosis
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Review on uncertainty analysis and information fusion diagnosis of aircraft control system
2
作者 ZHOU Keyi LU Ningyun +1 位作者 JIANG Bin MENG Xianfeng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2024年第5期1245-1263,共19页
In the aircraft control system,sensor networks are used to sample the attitude and environmental data.As a result of the external and internal factors(e.g.,environmental and task complexity,inaccurate sensing and comp... In the aircraft control system,sensor networks are used to sample the attitude and environmental data.As a result of the external and internal factors(e.g.,environmental and task complexity,inaccurate sensing and complex structure),the aircraft control system contains several uncertainties,such as imprecision,incompleteness,redundancy and randomness.The information fusion technology is usually used to solve the uncertainty issue,thus improving the sampled data reliability,which can further effectively increase the performance of the fault diagnosis decision-making in the aircraft control system.In this work,we first analyze the uncertainties in the aircraft control system,and also compare different uncertainty quantitative methods.Since the information fusion can eliminate the effects of the uncertainties,it is widely used in the fault diagnosis.Thus,this paper summarizes the recent work in this aera.Furthermore,we analyze the application of information fusion methods in the fault diagnosis of the aircraft control system.Finally,this work identifies existing problems in the use of information fusion for diagnosis and outlines future trends. 展开更多
关键词 aircraft control system sensor networks information fusion fault diagnosis UNCERTAINTY
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融合多传感器数据的采煤机截齿失效诊断方法 被引量:1
3
作者 何武林 彭继慎 《传感技术学报》 北大核心 2025年第2期309-315,共7页
截齿失效诊断需要使用一系列传感特征信号参数来诊断,当多个传感特征信号交互出现后,其相互间形成的干扰将导致无法准确判断截齿的状态。提出一种融合多传感器数据的采煤机截齿失效诊断方法。建立采煤机截齿失效多传感特征融合模型,完... 截齿失效诊断需要使用一系列传感特征信号参数来诊断,当多个传感特征信号交互出现后,其相互间形成的干扰将导致无法准确判断截齿的状态。提出一种融合多传感器数据的采煤机截齿失效诊断方法。建立采煤机截齿失效多传感特征融合模型,完成传感特征融合。建立截齿多传感融合特征样本的模糊隶属度函数模型,按照截齿参数设定变量,获得不同传感特征变量的模糊熵值,线性分析传感融合特征模糊熵值与截齿失效间关系。以截齿失效状态模糊熵值作为基本概率分配函数核,求解将待诊断样本的隶属度函数,对比正常和失效的隶属度特征,实现高效诊断。仿真数据证明:所提方法在空载和正常两种测试情况下的载荷范围诊断误差均在3 N以内,诊断耗时为25 ms。 展开更多
关键词 机械故障诊断 失效诊断 多传感器数据 采煤机截齿 基本概率分配函数 模糊熵值
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基于多传感器融合的异步电动机故障诊断研究
4
作者 古玉锋 肖子叶 +2 位作者 燕钢强 黎程山 李昆鹏 《机床与液压》 北大核心 2025年第7期16-23,共8页
针对电动机故障诊断方法中存在的单一传感器信号所含故障信息有限以及浅层学习模型故障诊断准确率较低等问题,提出一种基于多传感器融合的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的故障诊断方法。通过多传感器同步采集电动机的多源信... 针对电动机故障诊断方法中存在的单一传感器信号所含故障信息有限以及浅层学习模型故障诊断准确率较低等问题,提出一种基于多传感器融合的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的故障诊断方法。通过多传感器同步采集电动机的多源信息,并结合多源同类传感器信息的性质和特点,采用基于熵权法的数据加权融合方法,实现了电动机多源同类信息的数据层融合。构建CNN-LSTM故障诊断模型,自动提取多源异类信息的特征,完成特征层融合。最后,通过搭建三相异步交流电动机故障模拟实验平台,对该故障诊断算法进行实验验证。结果表明:该方法可有效实现电动机定子、转子及轴承的故障诊断,平均准确率达到99.53%,与1D-CNN、LSTM及仅使用单一振动信号的CNN-LSTM模型相比,准确率分别提高了6.41%、9.11%、28.39%。 展开更多
关键词 异步电动机 故障诊断 多传感器融合
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基于多传感器数据融合的互异网络轴承故障诊断方法
5
作者 赵小强 李森 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期323-333,共11页
为了解决单传感器单一分支网络的输入容易受到外界干扰以及在不同域信号转换过程中丢失特征信息,导致故障诊断效果不佳的问题,提出了基于多传感器数据融合的互异网络轴承故障诊断方法。设计了数据预处理模块,以数据级的融合方式实现来... 为了解决单传感器单一分支网络的输入容易受到外界干扰以及在不同域信号转换过程中丢失特征信息,导致故障诊断效果不佳的问题,提出了基于多传感器数据融合的互异网络轴承故障诊断方法。设计了数据预处理模块,以数据级的融合方式实现来自多传感器的多角度故障特征互补,充分考虑了轴承设备多传感器之间的相关性。同时,将经过快速傅里叶变换(FFT)和频率切片小波变换(FSWT)处理后的信号融合为多域信号作为模型的输入,以多域信号独立作为模型输入的形式确保不同域信号在转换过程中关键的特征信息不会丢失。该方法针对不同的域信号设计了相对应的互异网络结构对多传感器数据高维非线性空间中的低维特征关键提取,这也为设备维修人员提供了更加可靠方便的维修手段。当其中一个分支网络的输入受到外界干扰时,另外两个分支网络会起到纠错的作用,不仅增强了网络的容错能力,同时也会增加网络的特征互补能力。利用记忆单元将特征视为不同的时间步,以此建立不同故障特征之间的依赖关系。为了防止模型陷入局部最优,使用适配于所提模型的学习率余弦退火算法优化模型训练。在两个轴承数据集上进行实验,结果表明,该方法拥有好的故障诊断效果和泛化能力,可以满足基于多传感器数据融合的轴承故障诊断任务。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 多传感器 互异网络 数据融合 特征互补
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液压泵故障PSO-BP诊断层与D-S决策层融合诊断
6
作者 刘源 李建国 王飞飞 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期151-154,共4页
为了解决用单一(振动,压力,温度)传感器对液压泵故障诊断时效率低的问题,采用粒子群(PSO)与BP神经网络相融合的方式使BP网络获得更强全局寻优性能,利用D-S证据理论来完成多传感器信号的融合处理,从而获得更优的诊断性能。研究结果表明:... 为了解决用单一(振动,压力,温度)传感器对液压泵故障诊断时效率低的问题,采用粒子群(PSO)与BP神经网络相融合的方式使BP网络获得更强全局寻优性能,利用D-S证据理论来完成多传感器信号的融合处理,从而获得更优的诊断性能。研究结果表明:选择融合算法联合诊断时柱塞磨损达到99.12%的准确率。采用优化处理的融合算法测定磨损故障时获得了几乎为100%的支持度,通过对比可以排除其它故障。单一(振动,压力,温度)传感器诊断精度基本没有超多90%,通过DS决策层把数据进行融合后精度都在98%以上,因此充分证明了PSO-BP诊断层与D-S决策层融合模型的可行性。本研究具有很高的液压泵故障诊断效率,尤其适用于一些微弱的故障信息,对提前侦测故障危险具有很好的价值。 展开更多
关键词 柱塞泵 故障诊断 多源传感器 神经网络 数据融合 诊断输出
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基于多源传感器数据融合的断路器故障诊断方法 被引量:2
7
作者 张国宝 王朝廷 +3 位作者 黄伟民 杨为 袁欢 王小华 《高电压技术》 北大核心 2025年第2期660-668,共9页
为解决单源传感器故障诊断可识别故障种类少、诊断精度低的问题,该文利用电流与振动传感器数据,提出了一种基于前向搜索(sequential forward selection,SFS)的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类多源特征筛选融合方法,该方法通过调整兰... 为解决单源传感器故障诊断可识别故障种类少、诊断精度低的问题,该文利用电流与振动传感器数据,提出了一种基于前向搜索(sequential forward selection,SFS)的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类多源特征筛选融合方法,该方法通过调整兰德指数(adjusted rand index,ARI)来衡量聚类效果,对提取出的多源传感器特征进行筛选融合得到最优特征集。在此基础上,模拟了9种断路器故障,将其划分为3类,采用支持向量机(support vector machine,SVM)分别对单源传感器特征和多源融合特征进行分类,以验证该文提出方法的有效性,并通过其他3种常见分类器进行了对比试验。结果表明:多源融合特征识别准确率明显高于单源特征,在3类故障中分别达到95.0%、92.5%、96.5%,且在多种分类器下均能得到相似结果,兼具有效性和普适性,该文方法为多源传感器背景下的断路器故障诊断提供了新思路。 展开更多
关键词 断路器 多源传感器 数据融合 特征筛选 模糊C均值聚类 故障诊断
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基于深度学习的旋转机械大数据智能故障诊断方法 被引量:2
8
作者 宫文峰 张美玲 陈辉 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期264-277,共14页
深度学习作为一种智能高效的模式识别技术,已得到基于大数据驱动的机械装备故障诊断领域学者的广泛关注。为了更加有效地从多传感器原始故障数据中提取出故障特征,解决单一诊断算法提取时序数据特征时的信息丢失问题,提出一种基于改进... 深度学习作为一种智能高效的模式识别技术,已得到基于大数据驱动的机械装备故障诊断领域学者的广泛关注。为了更加有效地从多传感器原始故障数据中提取出故障特征,解决单一诊断算法提取时序数据特征时的信息丢失问题,提出一种基于改进的长短期记忆循环神经网络-全局均值池化卷积神经网络(LSTM-GCNN)的深度循环卷积神经网络新算法,用于机械装备大数据的故障智能诊断。该算法首先运用长短时记忆循环神经网络(LSTM)从多通道原始数据中提取时间关联性记忆特征,然后再将特征数据输入到一维卷积神经网络(1D-CNN)中进行微小差异特征辨识,并且为了减少模型参数量和提高算法检测速度,设计了一个一维全局均值池化层用于代替传统1D-CNN算法中的全连接层结构。通过将提出的算法用于滚动轴承在1马力、2马力和3马力多种负载工况下采集的3通道振动信号数据进行诊断验证,分别得到100%、99.85%和99.78%的诊断准确率,实验结果相比传统的DNN、LSTM和CNN算法具有更加优越的诊断性能;对齿轮箱在空载和承载两种运行工况下的8通道原始数据进行故障诊断的准确率分别高达99.93%和99.8%,具有良好的迁移通用性能。 展开更多
关键词 智能故障诊断 深度学习 循环神经网络 卷积神经网络 多传感器
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拖拉机电气系统远程故障诊断模型研究 被引量:2
9
作者 陈艳茹 亓丹丹 +1 位作者 张永学 高艳芳 《农机化研究》 北大核心 2025年第3期242-246,253,共6页
拖拉机正朝着智能化和自动化方向发展,而传统故障诊断方法的局限性日益突出,且受限于技术水平和知识储备的不足,通常依赖于人工观察和经验判断。为了进一步提高拖拉机故障诊断效率,采用了卷积神经网络模型,通过对拖拉机电气系统的传感... 拖拉机正朝着智能化和自动化方向发展,而传统故障诊断方法的局限性日益突出,且受限于技术水平和知识储备的不足,通常依赖于人工观察和经验判断。为了进一步提高拖拉机故障诊断效率,采用了卷积神经网络模型,通过对拖拉机电气系统的传感器数据进行训练和学习,实现对故障的自动识别和分类。通过大量的数据样本和远程数据传输,该模型可以在远程环境下进行故障诊断,并给出相应的解决方案。试验结果表明:该模型在拖拉机电气系统故障诊断方面表现出较高的准确性和效率,故障诊断准确率达到98.96%,具有实际应用的潜力。研究结果旨在为拖拉机智能化和自动化发展提供一种新的故障诊断方法,并为农业机械维修提供重要的技术支持。 展开更多
关键词 拖拉机 电气系统 卷积神经网络 传感器 故障诊断
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基于多源异构传感信息与有效通道注意力—卷积神经网络的液压起重机迁移故障诊断
10
作者 郭媛 王成龙 +1 位作者 湛从昌 夏欢 《液压与气动》 北大核心 2025年第7期43-52,共10页
液压系统动态压力信号具有非线性、多源耦合且对工况敏感等特点,导致信号复杂度高而特征辨识度低,传统故障诊断方法难以实现有效的特征提取。针对这一难题,提出一种基于多传感器协同感知的深度学习诊断框架。通过空间拓扑映射将多源异... 液压系统动态压力信号具有非线性、多源耦合且对工况敏感等特点,导致信号复杂度高而特征辨识度低,传统故障诊断方法难以实现有效的特征提取。针对这一难题,提出一种基于多传感器协同感知的深度学习诊断框架。通过空间拓扑映射将多源异构传感器信号构建为多通道输入张量,既保持了各传感通道的独立特征表达,又实现了多模态信息的联合表征;并采用并行卷积模块架构分别提取各通道的时空特征,引入有效通道注意力机制增强故障敏感信息,实现跨模态特征优化与精准分类。实验结果表明:在UCI标准液压数据集上,对液压泵泄漏故障的诊断准确率超过95%;引入迁移学习理论,在UCI标准液压数据集上训练得到的预训练模型迁移至叉车起重液压系统,仍保持了97.65%的准确率,证明了所提算法的跨场景泛化能力,为复杂液压系统的故障诊断提供了有效的技术途径。 展开更多
关键词 液压系统 多传感器信息融合 故障诊断 深度学习 有效通道注意力
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基于LSTM的固冲发动机双冗余压强传感器故障诊断研究 被引量:1
11
作者 邹易君 曾庆华 +4 位作者 肖云雷 张宗宇 王宏福 叶宵宇 王欢 《传感技术学报》 北大核心 2025年第4期579-587,共9页
燃气发生器压强是固体冲压发动机推力控制回路的重要反馈变量,其精准测量对保障发动机安全工作至关重要。针对双冗余压强传感器参考数据有限、故障定位困难等问题,提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络和状态观测器的双冗余压强传感器故障... 燃气发生器压强是固体冲压发动机推力控制回路的重要反馈变量,其精准测量对保障发动机安全工作至关重要。针对双冗余压强传感器参考数据有限、故障定位困难等问题,提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络和状态观测器的双冗余压强传感器故障诊断方法。首先,介绍燃发器的工作原理并建立压强传感器故障模型。然后,利用状态观测器得到压强估计值构建系统标称压强参考信号,提高冗余度。随后,设置故障标签,分别给两路传感器模型注入相应的故障以采集每种标签对应的时序数据,利用LSTM网络实现传感器故障检测分类。仿真表明,该方法对单传感器故障、双传感器不同组合故障情况均有较好的检测效果,数学仿真平均准确率超过95%,半实物仿真准确率也能达90%以上,且泛化能力良好。 展开更多
关键词 压强传感器 故障诊断 长短时记忆 双冗余 固体冲压发动机 状态观测器
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基于深度学习与多传感器信息融合的液压系统故障诊断
12
作者 李贝利 张达 《机床与液压》 北大核心 2025年第14期171-180,共10页
在多物理参数监测的工作场景下,液压系统的信号采集通常具有多时间尺度的特性,导致诊断过程中出现故障信息的损失和精度下降。为此提出一种基于深度学习与多传感器信息融合的故障诊断方法,采用多头1DCNN网络对温度、压力、流量等多传感... 在多物理参数监测的工作场景下,液压系统的信号采集通常具有多时间尺度的特性,导致诊断过程中出现故障信息的损失和精度下降。为此提出一种基于深度学习与多传感器信息融合的故障诊断方法,采用多头1DCNN网络对温度、压力、流量等多传感器信号进行并行差异化的特征提取,通过减法平均优化器为不同采样率的信号输入确定合适的卷积核尺寸及滑动步长超参数,实现时间尺度上的进一步适配,同时提高网络的收敛速度。在特征融合阶段,引入注意力机制对权重进行动态分配,降低多传感器融合数据的过拟合风险。采用公开液压数据集进行分析和验证,并与多种方法进行对比。结果表明:所提方法能够有效提取和利用多传感器信号中的多方位故障信息进行诊断,且无需依赖专家知识,具有较高的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 液压系统 多传感器信息融合 故障诊断 深度学习 减法平均优化器(SABO)
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基于多传感器数据融合及GAN的齿轮箱故障诊断方法
13
作者 杨星宇 宋春生 吴啸阳 《机械强度》 北大核心 2025年第6期37-47,共11页
针对数据集不平衡条件下基于多传感器数据的齿轮箱故障诊断分析问题,提出一种基于峭度指标数据融合及生成对抗神经网络(Generative Adversarial Neural Network,GAN)的齿轮箱故障诊断方法。首先,基于信号峭度对多个传感器数据进行加权融... 针对数据集不平衡条件下基于多传感器数据的齿轮箱故障诊断分析问题,提出一种基于峭度指标数据融合及生成对抗神经网络(Generative Adversarial Neural Network,GAN)的齿轮箱故障诊断方法。首先,基于信号峭度对多个传感器数据进行加权融合,使融合后的信号中突出齿轮箱的故障敏感成分;其次,利用小波包变换提取信号各频段的能量系数作为信号特征;最后,基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络实现信号特征的分类与识别。由于实际工况中,故障信号较正常信号更不易获取,所以采用GAN对数据集中故障数据部分进行扩展,并采用扩展后的数据集训练BP神经网络。试验分析表明,所述方法故障准确率高达98%,验明了所提方法的正确性,为多传感数据融合及故障诊断问题提供了新的思路与方法。 展开更多
关键词 多传感器 数据融合 故障诊断 GAN
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基于IEPE传感器的工业机械臂智能诊断方法研究
14
作者 王刚 张婷 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第9期29-32,36,共5页
首先,为了解决六轴机械臂关节在工作中的故障监测和诊断问题,提出了一种基于压电集成电路(IEPE)加速度传感器的智能诊断方法。其次,为了应对深度学习参数量爆炸的挑战,对深度神经网络进行改进,并寻求一种参数较少的分类算法,来替代网络... 首先,为了解决六轴机械臂关节在工作中的故障监测和诊断问题,提出了一种基于压电集成电路(IEPE)加速度传感器的智能诊断方法。其次,为了应对深度学习参数量爆炸的挑战,对深度神经网络进行改进,并寻求一种参数较少的分类算法,来替代网络全连接(FC)层以降低模型参数量,从而提高模型实用性。通过采集机械臂各关节故障时的加速度信号并使用多种模型进行训练验证实验,在所有方案中,视觉几何组(VGG)+支持向量机(SVM)模型取得了97.0%最高故障诊断正确率,并且该模型相较于标准模型具有显著降低的参数量和时间复杂度。结果表明,在故障信号识别领域中含有FC层的卷积网络结构过于冗余复杂,而改良算法更适用于故障信号识别任务。 展开更多
关键词 压电集成电路传感器 分类算法 深度学习 机械臂 故障诊断
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基于稳态识别的磁致伸缩传感器测试平台故障诊断策略研究
15
作者 张宏达 蒙先君 +3 位作者 韩伟锋 张阐娟 姜永成 邹强 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第4期730-739,共10页
为解决磁致伸缩传感器测试平台动态响应过程中系统状态数据很难包括在故障诊断策略训练数据集中,导致数据驱动故障诊断策略诊断结果可靠性低的问题,提出一种基于稳态识别的数据驱动故障诊断策略。首先,设计一种稳态识别策略,得到测试平... 为解决磁致伸缩传感器测试平台动态响应过程中系统状态数据很难包括在故障诊断策略训练数据集中,导致数据驱动故障诊断策略诊断结果可靠性低的问题,提出一种基于稳态识别的数据驱动故障诊断策略。首先,设计一种稳态识别策略,得到测试平台稳态运行过程中的系统状态数据。采用能够处理单类分类问题的支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)对测试平台进行稳态识别,并在SVDD训练过程中采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)对SVDD的超参数进行优化。其次,采用基于PSO优化的支持向量机(support vector machine,SVM)算法,通过测试平台稳态运行过程中的状态数据进行故障诊断,提高故障诊断的正确率和诊断结果的可靠性。最后,利用Simulink中Simscape模块,建立测试平台仿真模型,对基于稳态识别的故障诊断策略进行验证。测试结果表明:与未包含稳态识别的基于SVM的数据驱动故障诊断策略相比,不同模式下基于稳态识别的故障诊断策略正确率平均提高5%,该策略在测试平台故障诊断的有效性得到验证。 展开更多
关键词 盾构 磁致伸缩传感器测试平台 稳态识别 故障诊断
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基于混合驱动的航空发动机气路故障诊断技术综述
16
作者 陈肖楠 王奕首 卿新林 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第6期1880-1892,共13页
发展基于气路的航空发动机健康管理技术,对于提高发动机安全和降低维修成本具有重要意义。首先介绍基于气路的航空发动机健康管理技术发展的总体概况。其次,以模型驱动、数据驱动和混合驱动分类方式,系统总结气路故障诊断方法的研究现状... 发展基于气路的航空发动机健康管理技术,对于提高发动机安全和降低维修成本具有重要意义。首先介绍基于气路的航空发动机健康管理技术发展的总体概况。其次,以模型驱动、数据驱动和混合驱动分类方式,系统总结气路故障诊断方法的研究现状,并介绍基于数模混合驱动的故障诊断方法。同时,综述航空发动机建模方法、航空发动机传感器故障诊断方法和航空发动机气路性能预测技术,并讨论这些方法的特点、优势及不足。最后,总结航空发动机气路故障诊断技术的发展趋势和所面临的挑战。混合驱动方法在提升气路故障诊断精度、泛化性以及工程适用性方面展现出显著潜力,为复杂工况下的健康管理提供了新的发展方向。 展开更多
关键词 混合驱动方法 航空发动机气路故障诊断 传感器故障诊断 数据驱动方法
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基于显微成像与图像识别的在线油液颗粒传感研究
17
作者 孙冉 林显军 +3 位作者 许士锦 杨智宏 杨双宾 石新发 《润滑与密封》 北大核心 2025年第7期190-198,共9页
针对大型充油设备中油液污染颗粒物的动态监测,开发一款基于显微成像与图像识别技术的污染颗粒物视觉传感器,该传感器通过远心物镜、碗状光源以及高速工业相机等器件的配合,实现污染颗粒在油液中运动过程的视频采集。结合图像深度学习技... 针对大型充油设备中油液污染颗粒物的动态监测,开发一款基于显微成像与图像识别技术的污染颗粒物视觉传感器,该传感器通过远心物镜、碗状光源以及高速工业相机等器件的配合,实现污染颗粒在油液中运动过程的视频采集。结合图像深度学习技术,根据采集的图像提取污染颗粒物的多维信息特征实现污染颗粒物的计数和分类。通过模拟仿真与理论计算验证光学系统设计的合理性,并使用掩膜板对系统的分辨力进行测试。结果表明,所设计的视觉传感器能实现等效粒径5~200μm的颗粒物检测,能有效识别金属类、纤维类、气泡等不同性质的颗粒物,并对颗粒物的尺寸与等效面积进行计算。该视觉传感器可有效甄别油液中颗粒物形态、性质,提高设备的运行可靠性,防范颗粒物污染造成油液劣化故障率,为大型充油电力设备的故障诊断提供科学工具。 展开更多
关键词 油液污染颗粒 视觉传感器 显微成像 图像识别 深度学习 故障诊断
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基于GADF-Inception-SAM的转子故障诊断方法
18
作者 伍济钢 张源 曾嘉 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第3期98-104,221,共8页
针对现有转子故障诊断方法缺乏多尺度特征提取能力以及强噪声导致故障分类准确率较低的问题,提出一种基于格拉姆角差场(Gramian Angular Difference Field,GADF)、Inception模块与锐度感知最小化(Sharpness Awareness Minimization,SAM... 针对现有转子故障诊断方法缺乏多尺度特征提取能力以及强噪声导致故障分类准确率较低的问题,提出一种基于格拉姆角差场(Gramian Angular Difference Field,GADF)、Inception模块与锐度感知最小化(Sharpness Awareness Minimization,SAM)的故障诊断方法。首先,对故障信号进行GADF变换,并使用多传感器信息融合策略将由不同传感器信号变换得到的图像进行水平拼接;接着,将拼接后的图像输入到Inception-SAM模型中进行分类识别,其中,Inception模块能增强神经网络对于多尺度特征的提取能力,SAM能增强模型的泛化性能。实验结果表明,所提方法在转子故障诊断中的分类准确率能够达到99.64%,而且相比其他图片编码方法和神经网络模型,该方法具有更高的故障分类准确率;同时,抗噪性能测试证明该方法在高噪声条件下仍具有较高的准确率。 展开更多
关键词 故障诊断 格拉姆角差场 多传感器信息融合 锐度感知最小化 转子
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流程生产安全数智化监测系统传感器故障诊断研究 被引量:4
19
作者 张建荣 张伟 +1 位作者 赵挺生 苗雨 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期34-41,共8页
为保障流程生产安全监测数据的准确性,提出1种结合核主元分析和累积残差贡献率法的故障诊断方法。首先提出“感知-汇聚-决策”的多层级数智化监控系统架构;针对感知层传感器,基于核主元分析构建故障检测模型并通过累积残差贡献率法定位... 为保障流程生产安全监测数据的准确性,提出1种结合核主元分析和累积残差贡献率法的故障诊断方法。首先提出“感知-汇聚-决策”的多层级数智化监控系统架构;针对感知层传感器,基于核主元分析构建故障检测模型并通过累积残差贡献率法定位故障传感器;以DYTG转炉厂连铸作业区进行实证分析。研究结果表明:该故障诊断方法在SPE指标上的平均检测率和平均误检率分别为95.28%和2.61%,在T^(2)指标上的平均检测率和平均误检率分别为84.36%和1.71%,且针对4种故障形式均能精准定位故障传感器。研究结果有助于降低监测系统的维护成本,提升流程生产安全管控水平。 展开更多
关键词 流程生产 传感器 故障诊断 核主元分析 累积残差
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单相脉冲整流器故障在线智能诊断实验设计 被引量:3
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作者 王青元 张坤 苟斌 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第5期36-41,共6页
针对高速列车电力牵引系统中单相脉冲整流器的功率器件开路故障和传感器故障,设计了基于数据驱动的故障在线智能诊断实验。首先,对单相脉冲整流器系统进行数学建模,分析功率器件开路故障的故障拓扑和传感器故障的故障机理;然后,基于极... 针对高速列车电力牵引系统中单相脉冲整流器的功率器件开路故障和传感器故障,设计了基于数据驱动的故障在线智能诊断实验。首先,对单相脉冲整流器系统进行数学建模,分析功率器件开路故障的故障拓扑和传感器故障的故障机理;然后,基于极限学习机算法和非线性自回归结构设计智能诊断模型,并将故障在线智能诊断实验分为离线训练和在线验证2个阶段;最后,基于RT Box半实物仿真器搭建快速原型控制实验平台,对故障模型和诊断模型进行实验验证。实验结果表明,构建的单相脉冲整流器故障在线智能诊断模型可以在1/4个基波周期内检测到故障的发生,并在3/4个基波周期内识别出具体故障类型。 展开更多
关键词 单相脉冲整流器 故障诊断 功率器件开路故障 传感器故障 半实物仿真器
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