基于TWSVM的煤矿钻机井下轴承故障诊断

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究提出一种基于TWSVM算法的煤矿钻机井下轴承故障诊断方法，有效提升了复杂工况下的检测准确率和效率。在轴承监测数据集中，故障数据所占比例较小。在这种样本不平衡的情况下，准确诊断轴承故障成为一大挑战。为此，提出了使用孪生支持向量机（TWSVM）来解决这一问题。TWSVM可以构建两个不平行的超平面，每个超平面都尽可能靠近其对应类别而远离另一类。这种方法中，每条超平面仅关注与其对应的样本分布情况，并不受整个数据集中各类别样本数量比例和其他样本分布的影响。通过轴承故障试验对TWSVM进行了验证，结果显示：与传统的支持向量机（SVM）相比，TWSVM具有更高的识别精度和更快的计算速度，能够更好地诊断出轴承故障。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于TWSVM的煤矿钻机井下轴承故障诊断

优质

本研究提出一种基于TWSVM算法的煤矿钻机井下轴承故障诊断方法，有效提升了复杂工况下的检测准确率和效率。在轴承监测数据集中，故障数据所占比例较小。在这种样本不平衡的情况下，准确诊断轴承故障成为一大挑战。为此，提出了使用孪生支持向量机（TWSVM）来解决这一问题。TWSVM可以构建两个不平行的超平面，每个超平面都尽可能靠近其对应类别而远离另一类。这种方法中，每条超平面仅关注与其对应的样本分布情况，并不受整个数据集中各类别样本数量比例和其他样本分布的影响。通过轴承故障试验对TWSVM进行了验证，结果显示：与传统的支持向量机（SVM）相比，TWSVM具有更高的识别精度和更快的计算速度，能够更好地诊断出轴承故障。

1dcnntest1_1DCNN_轴承故障诊断_基于TensorFlow的CNN故障诊断方法_故障诊断轴承_

优质

本研究运用TensorFlow平台，提出了一种针对轴承故障诊断的1dcnntest1_1DCNN模型，通过卷积神经网络有效识别和分析轴承运行数据中的异常特征，旨在提高故障检测的准确性和效率。使用Python语言，在TensorFlow 2.3.1和Python 3.6环境下运行的一维卷积网络应用于轴承故障诊断的项目。

Autogram_轴承故障诊断_Autogram_轴承_故障诊断

优质

Autogram是一款专注于轴承故障诊断的专业工具。通过分析振动和噪音数据，提供准确及时的维护建议，有效预防设备损坏与生产中断。 Autogram能够适当地选择频带，用于轴承等故障诊断。

main_matlab；emd；轴承故障诊断_轴承故障诊断_

优质

本项目基于MATLAB环境，运用经验模态分解（EMD）技术进行轴承故障诊断。通过分析信号特征实现对各类轴承故障的有效识别与评估。基于EMD的滚动轴承故障诊断在驱动计数端内圈故障检测方面效果明显；而在风扇计数端及基础计数端的内圈故障中，基于EMD的包络解调的效果较差或无效，只能观察到转频信号，而无法清晰地识别出故障频率。

CBR1.zip_CBR1_轴承故障分类_轴承故障诊断_轴承故障

优质

本项目包含一套针对工业设备中常见问题——轴承故障的专业诊断系统。通过先进的算法和数据处理技术，有效识别并分类不同类型的轴承损伤，为维护工作提供精准依据，确保机械运行安全与效率。这段代码是基于案例推理的滚动轴承故障诊断的MATLAB代码，能够实现故障的自动分类和诊断。

基于CNN-SVM的轴承故障诊断

优质

本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)的方法，用于提高滚动轴承故障检测的准确性和效率。通过实验验证了该方法的有效性。 1. 包含轴承数据的灰度图以及相关的Python程序。

【故障分析诊断】基于FFT的轴承故障诊断Matlab代码.zip

优质

本资源提供基于快速傅里叶变换（FFT）的轴承故障诊断方法的MATLAB实现代码，适用于机械设备状态监测与故障预测。基于FFT（快速傅里叶变换）的轴承故障诊断是现代机械设备维护中的重要技术手段之一。MATLAB作为一种强大的数学计算与仿真环境，在此类问题的研究中被广泛应用。本资料包提供了一套完整的MATLAB代码，用于实现轴承故障的诊断。 FFT在信号处理领域扮演着核心角色，能够将时域信号转换为频域表示形式，帮助分析信号中的频率成分。设备异常通常会在其振动信号的频谱上有所体现；通过FFT提取这些特征频率有助于识别潜在问题。例如，在轴承出现故障的情况下，可能会产生特定的故障频率，如旋转频率和内部结构相关频率等。智能优化算法（包括遗传算法、粒子群优化及模拟退火等）常用于参数调整或模式识别任务中。在进行故障诊断时，这些方法可以帮助确定最佳特征参数组合以提高诊断准确性和效率。神经网络预测是一种机器学习技术，适用于设备状态和故障趋势的预判工作。它能够通过分析历史数据来构建模型，并对未来的潜在故障做出推测。利用MATLAB中的神经网络工具箱可以创建不同类型的学习架构（如前馈式、递归型等），用于此类任务。元胞自动机是一种复杂动态系统，可用于模拟包括物理现象在内的多种情景变化过程，在设备健康监测中可能被用来分析内部状态的演化趋势以及故障的发生机制。图像处理技术在识别和评估机械部件磨损情况及温度分布方面也发挥着重要作用。例如，通过热成像检测可以发现过热点作为潜在故障指示标志之一。路径规划通常用于指导机器人或自动化装置行动路线设计，在故障诊断场景下可用于安排检查维修机器人的移动轨迹以确保安全高效地抵达目标位置进行维护作业。无人机在现代工业中正扮演越来越重要的角色。尤其是在难以到达或者存在安全隐患的环境中，它们可以携带传感器执行远程监控任务并收集数据来辅助完成更精确和高效的设备健康检测工作。文件《故障诊断分析：基于FFT轴承故障诊断MATLAB代码》提供了关于如何运用MATLAB进行FFT处理及轴承故障识别的具体指南，涵盖理论背景、编程步骤以及结果解释等内容。通过深入学习这份文档的内容，工程师和技术专家可以掌握结合这些技术手段开展实际应用的能力，从而提升设备运行稳定性并降低维护成本与停机时间。

FreqBand_entropy_轴承故障诊断_频带熵在轴承故障中的应用_轴承故障检测_轴承

优质

本文探讨了频带熵在轴承故障诊断中的应用，通过分析不同频率段的信息量来有效识别和评估轴承的健康状态。该方法为机械设备的状态监测提供了新的视角和技术支持。频带熵的MATLAB代码可用于在噪声干扰下诊断轴承故障。

基于滚动轴承的故障诊断方法

优质

本研究提出了一种基于信号处理和机器学习技术的创新滚动轴承故障诊断方法，旨在提高机械设备的运行可靠性和维护效率。为解决基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法中的参数优化问题，本段落提出了一种改进的果蝇优化算法。该算法以模式分类准确率为依据来定义果蝇的味道浓度函数，并利用此算法对支持向量机模型的惩罚因子和核函数参数进行优化。通过结合改进后的果蝇优化算法和支持向量机技术来进行滚动轴承故障模式的分类诊断，实验结果表明，改进的果蝇优化算法具有较高的收敛速度与寻优效率；基于该方法的支持向量机在滚动轴承故障诊断中能实现更高的分类准确率。