Advertisement

基于滚动轴承的故障诊断方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 滚动轴承的故障诊断分析
    优质
    本研究聚焦于滚动轴承的故障诊断技术，通过深入分析其工作状态和常见问题，提出有效的检测与预防策略，旨在提高设备运行的安全性和可靠性。 本段落档主要介绍了滚动轴承故障分析的过程、频谱分析方法以及扰动频率的计算，并详细阐述了轴承失效的九个阶段。
     
  • 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。
     
  • 基于1DCNN的滚动轴承故障诊断（Python实现）
    优质
    本研究利用Python编程语言，采用一维卷积神经网络(1DCNN)技术对滚动轴承进行故障检测与诊断。通过分析振动信号，实现了高效的故障模式识别，为机械设备维护提供了准确的数据支持。 1. 包含完整的训练数据集 2. 有单独的数据读取程序 3. 训练效果好 4. Python程序
     
  • 基于1D-CNN与SVM的滚动轴承故障诊断
    优质
    本研究提出了一种结合1D-CNN和SVM的方法，用于提高滚动轴承故障诊断的准确性。通过有效分析振动信号，该方法在多种故障状态下展现出优越性能。 基于1D-CNN和SVM的滚动轴承故障诊断方法利用了TensorFlow框架进行实现。这种方法结合了一维卷积神经网络与支持向量机的优势，旨在提高滚动轴承故障检测的准确性和效率。通过采用先进的机器学习技术，该方案能够有效识别不同类型的轴承损伤模式，并为维护决策提供数据支持。
     
  • 基于MATLAB的滚动轴承故障诊断系统.rar
    优质
    本资源提供了一个利用MATLAB开发的滚动轴承故障诊断系统。该系统能够通过信号处理和特征分析技术，有效检测并诊断滚动轴承的工作状态与潜在故障，为设备维护提供科学依据。 设计了一套基于Matlab软件的滚动轴承故障诊断系统，该系统包含多个子模块：系统界面子系统、轴承特征频率计算子系统、数据加载子系统、时域分析子系统、时域统计分析子系统、频域分析子系统以及打印子系统。系统的源码参考了相关文献和资料进行开发。
     
  • 基于迁移学习与SqueezeNet的滚动轴承故障诊断方法
    优质
    本研究提出了一种结合迁移学习和SqueezeNet神经网络的新型滚动轴承故障诊断方法，旨在提升模型在少量样本情况下的诊断精度。 滚动轴承故障诊断是机械设备维护中的关键任务之一，而采用迁移学习与SqueezeNet技术可以显著提升其准确性。以下是基于这两种方法的滚动轴承故障诊断流程概述： 数据收集及准备：需采集包含正常运行状态以及各种故障情况下的滚动轴承振动信号。确保所用的数据集涵盖不同类型的故障和正常的样本，并进行必要的预处理，如去噪、滤波及降采样等。 迁移学习模型的选择：选取在大规模图像数据库中已预先训练过的深度学习架构作为基础模型。考虑到计算资源的限制以及实时诊断的需求，可以选用SqueezeNet这种轻量级网络结构。 微调过程：利用收集到的滚动轴承振动信号数据对选定的基础模型进行进一步优化调整，在此过程中可选择冻结部分初始层权重只更新剩余层级以适应特定任务需求。 训练与验证阶段：使用经过微调后的模型针对训练集执行学习，并借助验证集合对其进行性能评估和参数调优。可以采用诸如批量归一化、动态调节学习率等策略来增强算法效果。 最终评价环节：通过测试数据对完成优化的模型进行严格检验，利用准确度、召回值及F1评分等多种标准衡量滚动轴承故障诊断系统的精确性和可靠性。
     
  • 基于LabVIEW的滚动轴承时频分析故障诊断
    优质
    本研究利用LabVIEW开发平台，结合时频分析方法，建立了一套针对滚动轴承的故障诊断系统，有效提高了故障检测的准确性和效率。 基于LabVIEW平台设计了一款滚动轴承振动信号分析软件，能够对滚动轴承故障信号进行时域与频域的全面分析。在时域内，该软件主要实现自相关、均值、有效值、峰值及峭度值等参数的计算和评估；而在频域方面，则侧重于幅值谱分析、功率谱分析、Hilbert包络谱分析、倒频谱分析以及ZOOM-FFT分析等功能。通过使用此工具对实际故障信号进行测试，取得了显著且有效的结果。