基于二阶变尺度参数自匹配随机共振的故障特征提取方法

    公开(公告)号:CN115146687B

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202211053891.8

    申请日:2022-08-31

    IPC分类号: G06K9/00 G06N3/00 G06N3/04

    摘要: 本发明公开了一种基于二阶变尺度参数自匹配随机共振的故障特征提取方法,包括以下步骤:根据故障机理构建仿真信号,在不同信噪比的仿真信号样本中,训练出基于BP神经网络的综合评价指标CEI;根据采集的振动信号,采用粒子群优化算法,以CEI作为适应度函数,搜索使CEI最小时的最优阻尼因子和最优幅度尺度变换系数;根据搜索的最优值,计算双稳态势函数的参数a和b,构建相应的最优随机共振模型,计算出经过最优随机共振系统的输出信号;对输出信号进行傅里叶变换,提取故障频率特征。本发明可实现对机械设备的微弱故障特征提取和故障诊断,且提高了微弱故障的识别精度。

    基于二阶变尺度参数自匹配随机共振的故障特征提取方法

    公开(公告)号:CN115146687A

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202211053891.8

    申请日:2022-08-31

    IPC分类号: G06K9/00 G06N3/00 G06N3/04

    摘要: 本发明公开了一种基于二阶变尺度参数自匹配随机共振的故障特征提取方法,包括以下步骤:根据故障机理构建仿真信号,在不同信噪比的仿真信号样本中,训练出基于BP神经网络的综合评价指标CEI;根据采集的振动信号,采用粒子群优化算法,以CEI作为适应度函数,搜索使CEI最小时的最优阻尼因子和最优幅度尺度变换系数;根据搜索的最优值,计算双稳态势函数的参数a和b,构建相应的最优随机共振模型,计算出经过最优随机共振系统的输出信号;对输出信号进行傅里叶变换,提取故障频率特征。本发明可实现对机械设备的微弱故障特征提取和故障诊断,且提高了微弱故障的识别精度。

    基于最优时频谱与CNN-ALSTM网络的滚动轴承寿命预测方法

    公开(公告)号:CN117235481A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311188927.8

    申请日:2023-09-13

    摘要: 本发明公开了一种基于最优时频谱与CNN‑ALSTM网络的滚动轴承寿命预测方法,包括:步骤1,获取轴承全寿命周期的振动数据集X={x1,x2,…,xn},以时频能量评价指标作为适应度函数,通过蛇群优化算法对广义S变换的调节因子p进行寻优,得到振动数据集中每组振动数据的最优时频谱;步骤2,根据步骤1依次得到每组振动数据对应的最优时频谱,生成轴承全寿命周期的最优时频谱数据集S={S1,S2,…,Sn};步骤3,在CNN网络结构的卷积层后增加一层稠密卷积层,将自注意力机制加入到LSTM网络的第一层,建立CNN‑ALSTM网络;将最优时频谱数据集S送入CNN‑ALSTM网络中进行训练,得到轴承的剩余使用寿命预测模型。本发明可提高旋转机械轴承部件的预测精度,达到旋转机械设备剩余使用寿命的精准预测目的。

    一种基于预测补偿的交流伺服系统速度环参数自校正方法

    公开(公告)号:CN110784146B

    公开(公告)日:2021-12-21

    申请号:CN201910968531.2

    申请日:2019-10-12

    IPC分类号: H02P21/18

    摘要: 本发明涉及交流伺服控制系统技术领域,提供了一种基于预测补偿的交流伺服系统速度环参数自校正方法,包括S1,对交流伺服系统进行处理,处理包括进行初始化以及进行参数设置;S2,提取处理好后的交流伺服系统的电流与速度,并在线辨识速度环被控模型参数;S3,用未来估计速度与提取的实际速度之间的误差作为补偿,削弱被控模型在线辨识存在的收敛滞后,得到估计速度输出,并以估计速度代替实际速度作为系统反馈;S4,根据估计速度求取速度环最优控制率,并映射二自由度PI控制参数。本发明实现惯量和外部负载扰动大范围变化情况下交流伺服系统速度环控制参数自动校正,工程人员不需要根据手动设定和调节控制器参数,系统自动完成速度环参数自校正。

    一种基于稀疏特征相似性的连轧机振动信号分离方法

    公开(公告)号:CN110849462A

    公开(公告)日:2020-02-28

    申请号:CN201911234345.2

    申请日:2019-12-05

    IPC分类号: G01H1/12

    摘要: 本发明公开了一种基于稀疏特征相似性的连轧机振动信号分离方法。该方法为:在连轧机的旋转部件敏感处表面一个或多个不同位置布置加速度传感器,采集各振源工作时的振动信号即观测信号;通过基于时频谱分割的稀疏特征提取方法,获取各路采集的振动信号在最佳原子集合下的稀疏表示;再通过结构相似性对所有稀疏表示提取的原子进行聚类,估算出振源的个数,并采用各聚类中心对应的原子更新稀疏表示结果;最后,通过新的稀疏表示结果对应的聚类系数,估算出混合矩阵,进而计算出各振源的独立信号,实现连轧机振动信号的分离。该方法可有效滤除连轧机在运行过程中的干扰噪声,提高稀疏特征提取的精度,能更精确地估算振源个数及混合矩阵。

    室内环境下的智能机器人小车最佳采集点位置选择方法

    公开(公告)号:CN109040969A

    公开(公告)日:2018-12-18

    申请号:CN201810907945.X

    申请日:2018-08-10

    IPC分类号: H04W4/021 H04W4/38 H04W16/20

    CPC分类号: H04W4/021 H04W4/38 H04W16/20

    摘要: 本发明公开了一种室内环境下的智能机器人小车最佳采集点位置选择方法,包括:将环境信息全部已知的封闭空间中的地面结构进行栅格化处理,在待监测的各个栅格中心部署固定不动的传感器节点,通过传感器节点感知环境信息,通过智能机器人小车采集传感器节点获取到的环境信息;用图的概念描述具有障碍物的复杂室内环境中传感器节点的监测范围,将智能机器人小车最佳信息采集点位置选择问题映射为求解基数最小的集合覆盖问题,建立0‑1线性规划模型;利用近似算法求解最佳采集点位置选择模型,得到智能机器人小车最佳信息采集点的位置集合。本发明提高了智能机器人小车数据采集的效率,以最少的停靠点收集到环境中所有监测点的信息。

    电缆故障检测设备用WiFi无线遥控式直流高压电源

    公开(公告)号:CN107544007A

    公开(公告)日:2018-01-05

    申请号:CN201710713249.0

    申请日:2017-08-18

    IPC分类号: G01R31/14 G01R1/28 G05B19/042

    摘要: 本发明涉及一种电缆故障检测设备用WiFi无线遥控式直流高压电源。其技术方案是:设备输出状态检测单元(1)与单片机模块(2)、宽范围直流调压Buck变换器(9)、高频升压变压器组(11)分别连接,全桥变换器(10)与单片机模块(2)、宽范围直流调压Buck变换器(9)和高频升压变压器组(11)分别连接;单片机模块与(2)温度检测单元(3)、按键模块(4)、WiFi无线通信模块(5)、虚拟串口屏(6)、USB接口电路(7)、避雷器(8)、宽范围主流调压Buck变换器(9)分别连接;单片机模块(2)中装有高压电源控制软件。本发明的工作频率高和能手机远程控制,能输出连续可调且幅值稳定的直流高压信号,提高了电缆故障检测设备对故障定位的精度。

    一种交流伺服系统位置环IP控制器的参数自校正方法

    公开(公告)号:CN104270055A

    公开(公告)日:2015-01-07

    申请号:CN201410491490.X

    申请日:2014-09-24

    IPC分类号: H02P21/14

    摘要: 一种交流伺服系统位置环IP控制器的参数自校正方法。本发明公开了一种基于广义预测控制的交流伺服系统位置环控制参数的自校正方法,该方法具体包括:首先提取所述交流伺服系统的电流与位置信号,实时辨识位置环被控模型参数;其次,基于上述位置环被控模型,采用简化Diophantine方程式预测最优未来位置输出;最后,优化二次型性能评价指标,求取位置环最优控制率,实时映射IP控制器的参数,实现位置环IP控制器的控制参数自校正。本发明通过利用IP控制器代替传统的位置环PI控制器,并实时自动校正IP控制器的参数,实现对交流伺服系统的高性能位置控制,具有控制结构简单、抗扰动能力强和位置控制精度高等优点。