Nadam算法优化卷积神经网络的滚动轴承多故障耦合诊断

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作者 唐蒙 张义民 张凯 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期23-26,39,共5页

针对滚动轴承在变载荷,变转速环境和多故障耦合工况下,传统故障诊断方法存在诊断准确率低,泛化能力差的问题,提出了一种基于Nadam算法优化的卷积神经网络模型。其优点是加深卷积神经网络模型的结构,进一步加强网络对特征的表达能力。利... 针对滚动轴承在变载荷,变转速环境和多故障耦合工况下,传统故障诊断方法存在诊断准确率低,泛化能力差的问题,提出了一种基于Nadam算法优化的卷积神经网络模型。其优点是加深卷积神经网络模型的结构,进一步加强网络对特征的表达能力。利用Nadam算法提高所建立网络模型的收敛速度和学习质量,利用新的网络模型实现滚动轴承故障诊断。为验证提出方法的有效性,通过对BL2060实验平台上变载荷、变转速的19类多故障耦合的实验数据集进行实验分析,并与目前常用网络模型进行对比,结果表明该模型对多故障耦合的轴承故障分类可达到100%的准确率,优于其他网络模型。该方法的诊断准确率高,收敛速度快,适用于多故障类型耦合的滚动轴承的故障诊断。 展开更多

关键词 滚动轴承 多故障耦合 卷积神经网络 Nadam算法 变载荷 变转速 故障诊断

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基于DGA的LightGBM-ICOA-CNN变压器故障诊断方法

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作者 孙涛 陈鑫 +3 位作者 杜民生 郭文凯 张佳 李亚兴 《电气工程学报》 北大核心 2025年第6期459-468,共10页

为提高基于深度学习的变压器故障诊断精度,提出了基于油中溶解气体分析(Dissolved gas analysis,DGA)的LightGBM-ICOA-CNN变压器故障诊断方法。首先,基于变压器油中溶解气体含量对变压器特征变量进行丰富,利用轻量梯度提升机算法(Light ... 为提高基于深度学习的变压器故障诊断精度,提出了基于油中溶解气体分析(Dissolved gas analysis,DGA)的LightGBM-ICOA-CNN变压器故障诊断方法。首先,基于变压器油中溶解气体含量对变压器特征变量进行丰富,利用轻量梯度提升机算法(Light gradient boosting machine,LightGBM)量化其重要性,实现特征变量优选;其次,引入改进浣熊优化算法(Improved coati optimization algorithm,ICOA)对卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的学习率、卷积核大小与数量、全连接层神经元数量等超参数实现优化,提高模型诊断结果的准确率;最后,通过算例分析对建立的LightGBM-ICOA-CNN方法性能进行评估,验证了所提方法对变压器故障诊断的有效性,且收敛性较好,精度较高。 展开更多

关键词 变压器 故障诊断 轻量梯度提升机 特征变量 改进浣熊优化算法 卷积神经网络

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基于神经网络的变风量空调系统故障诊断 被引量：7

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作者 黄永红 李念平 龙飞 《微计算机信息》 北大核心 2007年第03S期210-212,共3页

对变风量空调系统的故障和故障发生的原因进行了分析.提出了采用BP神经网络对变风量空调系统的故障进行检测与诊断.运用MATLAB中的神经网络工具对故障的模式和故障的原因进行了仿真。仿真结果表明,采用BP神经网络对变风量空调系统进行... 对变风量空调系统的故障和故障发生的原因进行了分析.提出了采用BP神经网络对变风量空调系统的故障进行检测与诊断.运用MATLAB中的神经网络工具对故障的模式和故障的原因进行了仿真。仿真结果表明,采用BP神经网络对变风量空调系统进行故障诊断是行之有效的。 展开更多

关键词 变风量空调系统 故障诊断 神经网络 BP算法

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基于自适应递阶遗传算法的小波网络研究与应用 被引量：2

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作者 宁东方 章卫国 李斌 《测控技术》 CSCD 2008年第1期91-93,共3页

针对传统网络收敛速度慢、隐层节点数选取盲目的问题,提出了一种基于递阶结构的自适应遗传算法。该遗传算法采取基于递阶结构的编码方式和自适应调整遗传算子,以网络的复杂性和准确性为目标函数,同时优化小波网络的结构和网络参数,并将... 针对传统网络收敛速度慢、隐层节点数选取盲目的问题,提出了一种基于递阶结构的自适应遗传算法。该遗传算法采取基于递阶结构的编码方式和自适应调整遗传算子,以网络的复杂性和准确性为目标函数,同时优化小波网络的结构和网络参数,并将优化网络用于飞控系统舵机的故障诊断,通过与传统的BP算法比较,结果表明基于递阶结构的自适应遗传算法的网络结构优化能力很强,且网络的收敛性能和诊断能力都有了很大的改进。 展开更多

关键词 小波网络 递阶结构 自适应遗传算法 故障诊断

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基于1DCNN和动态路由的滚动轴承故障诊断 被引量：6

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作者 郭俊锋 吕健豪 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第11期53-57,共5页

实际生产中滚动轴承的工况复杂易变,导致故障诊断准确率较低。针对于此,将多传感器数据融合理论应用于故障诊断领域,提出了一种基于一维卷积与动态路由算法的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用快速傅立叶变换将多个传感器收集到的时域振... 实际生产中滚动轴承的工况复杂易变,导致故障诊断准确率较低。针对于此,将多传感器数据融合理论应用于故障诊断领域,提出了一种基于一维卷积与动态路由算法的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用快速傅立叶变换将多个传感器收集到的时域振动信号转换为频域频谱;其次,构建多卷积网络从频谱中提取特征并归一化,再利用动态路由算法融合多卷积网络提取的特征来训练模型;最后,将变工况的振动数据导入模型实现故障诊断。实验结果表明,相较于其它典型的智能故障诊断方法,文章提出的方法在变工况条件下具有更高的诊断精度、更好的稳定性和泛化性能。 展开更多

关键词 一维卷积神经网络 动态路由算法 深度学习 轴承故障诊断 变工况

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人工智能用于故障诊断的方法研究 被引量：6

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作者 倪远平 《电气传动自动化》 1998年第4期29-32,共4页

分析了BP算法的缺点，提出了一种变结构神经网络的最大值算法。把该算法应用于高压异步电动机故障的诊断过程。实验表明可实现普通故障的自动诊断和智能保护。

关键词 故障诊断 高压异步电动机 人工智能

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非线性动态网络的通用分析方法与故障诊断

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作者 谢宏 何怡刚 +1 位作者 李义府 温郑铨 《吉首大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第3期10-14,共5页

基于规范式分段线性化总体表达式并应用网络的一些基本知识,列出了非线性动态网络规范式分段线性化方程组.用该法分析动态网络无需计算响应跨越边界的时间,并能将整个动态过程的计算转化为代数的递推运算.在动态网络响应易于用计算机仿... 基于规范式分段线性化总体表达式并应用网络的一些基本知识,列出了非线性动态网络规范式分段线性化方程组.用该法分析动态网络无需计算响应跨越边界的时间,并能将整个动态过程的计算转化为代数的递推运算.在动态网络响应易于用计算机仿真的基础上,提出了基于小波-神经网络的非线性动态网络故障诊断的基本思想. 展开更多

关键词 动态网络 通用 线性化 神经网络 计算机仿真 故障诊断 非线性 代数 方程组 运算

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柴油机故障诊断系统的数据结构与模型算法

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作者 郑发泰 郭俊杰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期78-82,共5页

为了实现对柴油机故障诊断系统的最小化和系统诊断模型的通用化,该文主要在机械设备的故障诊断数据处理方面,在对特征量提取算法、主特征量提取算法、神经元网络专家系统进行深入比较研究的基础上,建立了机械设备故障诊断系统统一的数... 为了实现对柴油机故障诊断系统的最小化和系统诊断模型的通用化,该文主要在机械设备的故障诊断数据处理方面,在对特征量提取算法、主特征量提取算法、神经元网络专家系统进行深入比较研究的基础上,建立了机械设备故障诊断系统统一的数据结构和模型算法,结合MATLAB的工具包实现了机械故障诊断系统(MFDS)软件包的开发。并在6135柴油机上试验,对测量取得的数据经过MFDS的学习与诊断,结果表明该系统可以快速准确地给出诊断结果,对完善柴油机等复杂机械系统的故障诊断理论和水平具有实际意义。 展开更多

关键词 柴油机 故障诊断 数据结构 模型算法 神经元网络

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基于BAS-BP模型HMCVT换段液压系统故障的诊断方法 被引量：5

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作者 王家博 张海军 +4 位作者 赵余祥 刘永华 肖茂华 鲁植雄 王光明 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期626-634,共9页

[目的]为了提高液压机械无级变速器(HMCVT)换段液压系统的平稳性和安全性,设计了一种应对换段液压故障的诊断方法。[方法]利用自主研发的液压机械无级变速器试验平台,获得5种油路故障状态模式数据集;通过数据预处理及随机抽取的方法得到... [目的]为了提高液压机械无级变速器(HMCVT)换段液压系统的平稳性和安全性,设计了一种应对换段液压故障的诊断方法。[方法]利用自主研发的液压机械无级变速器试验平台,获得5种油路故障状态模式数据集;通过数据预处理及随机抽取的方法得到120组单一故障样本集和21组组合故障样本集,基于天牛须搜索算法(beetle antennae search,BAS)和BP(back propagation)神经网络,对处理后的120组单一故障样本建立了故障诊断模型;对标准BP神经网络模型和优化型BP神经网络模型进行试验测试和比对研究。[结果]所使用的BAS-BP方法对试验样本实现了5种油路状态模式分类;与标准BP神经网络相比,BAS-BP方法可以更好防止网络受限于局部极小值,且故障诊断正确率提升10%。[结论]与常规优化算法相比较,BAS-BP方法所需训练时间短、收敛速度快,算法运行速率提升85.76%,拥有更好的稳定性和判别精度。特别需要指出的是,该方法对于组合故障的判别仍然有效。 展开更多

关键词 故障诊断 BP神经网络 BAS算法 液压机械无级变速器

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基于PSO优化BP神经网络的变压器故障诊断 被引量：3

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作者 祁萌 周新志 《煤矿机械》 北大核心 2014年第8期278-281,共4页

为克服BP神经网络算法在故障诊断应用中的缺点,提出了粒子群优化BP神经网络的方法,并在此基础上优化BP神经网络的结构来提高准确率。最后,通过对变压器故障诊断在Matlab中的仿真结果,验证了此方法有较高的准确率和较快的收敛速度。

关键词 BP神经网络 粒子群算法 结构优化 变压器 故障诊断

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基于遗传算法-误差反传神经网络的变风量空调系统空调箱故障诊断 被引量：12

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作者 张善兴 何金凝 +2 位作者 杜志敏 何军 晋欣桥 《制冷技术》 2019年第5期15-21,共7页

本文针对变风量空调系统空调箱常见的8种软硬故障,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)结合误差反传(Back Propagation,BP)神经网络的故障诊断方法。通过变风量空调系统硬件在环仿真平台获取了不同故障工况下的数据;在BP神经网络... 本文针对变风量空调系统空调箱常见的8种软硬故障,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)结合误差反传(Back Propagation,BP)神经网络的故障诊断方法。通过变风量空调系统硬件在环仿真平台获取了不同故障工况下的数据;在BP神经网络模型的基础上,利用遗传算法对其权值和阈值进行优化,建立了GA-BP神经网络故障诊断优化模型;分析比较了BP模型和GA-BP优化模型的故障诊断性能。结果表明:GA-BP优化模型可以有效分离出8种故障,较BP模型有更好的故障诊断性能,准确率提高至90.7%;在相同神经元个数的情况下,GA-BP优化模型的故障诊断准确率更加稳定。 展开更多

关键词 变风量空调系统 故障诊断 遗传算法 误差反传 神经网络

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基于GA-CNN的滚动轴承故障诊断 被引量：4

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作者 李雪颖 刘慧明 《电子测量技术》 北大核心 2021年第4期126-131,共6页

为了解决滚动轴承故障诊断中人工选择卷积神经网络(CNN)结构具有不确定性从而导致诊断准确率低的问题,以CNN为基础,提出一种应用遗传算法(GA)自适应选择CNN网络结构的滚动轴承故障诊断新方法GA-CNN。首先对滚动轴承故障信号进行特征提取... 为了解决滚动轴承故障诊断中人工选择卷积神经网络(CNN)结构具有不确定性从而导致诊断准确率低的问题,以CNN为基础,提出一种应用遗传算法(GA)自适应选择CNN网络结构的滚动轴承故障诊断新方法GA-CNN。首先对滚动轴承故障信号进行特征提取,然后将故障特征分别输入经GA改进的CNN和3组人工随机选择网络结构的CNN进行特征识别,最后将实验结果进行对比得出结论。GA自动选择CNN网络最佳结构,避免了人工选择CNN网络结构具有的不确定性,从而减少参数选择所需时间并提高滚动轴承故障诊断准确率。实验验证表明,所提出的基于GA-CNN的滚动轴承故障诊断方法与人工随机选择CNN网络结构相比,极大提高了故障诊断效率并具有更高的准确性。 展开更多

关键词 卷积神经网络 网络结构 遗传算法 滚动轴承故障诊断

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