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煤矿设备管理中机械故障检测诊断技术的应用研究
1
作者 王宏耀 姬朝辉 《中文科技期刊数据库（引文版）工程技术》 2025年第2期130-133,共4页
煤矿设备作为保障矿山安全生产的关键设施,其运行状态直接影响矿井的生产效率与安全性,煤矿生产规模的不断扩大,设备故障频发的现象日益突出。传统的设备管理方式主要依赖定期检查和维修,在面对日益复杂的设备故障时,存在一定的局限性... 煤矿设备作为保障矿山安全生产的关键设施,其运行状态直接影响矿井的生产效率与安全性,煤矿生产规模的不断扩大,设备故障频发的现象日益突出。传统的设备管理方式主要依赖定期检查和维修,在面对日益复杂的设备故障时,存在一定的局限性。为了提升煤矿设备的管理水平,减少突发故障和停机时间,机械故障检测与诊断技术的应用成为当前煤矿行业研究的热点,先进的故障诊断技术,能够实现设备状态的实时监控和故障预警,及时发现潜在隐患,避免设备损坏对矿井安全和生产造成严重影响,本文将探讨机械故障检测诊断技术在煤矿设备管理中的应用。 展开更多
关键词 煤矿设备管理 机械故障检测 诊断技术 应用
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基于改进BP神经网络的烟草收获机械故障诊断研究 被引量：2
2
作者 戴欧阳 胡洪林 《农机化研究》 北大核心 2025年第4期70-76,共7页
烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提... 烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提高烟草收获机械工作效率的重要技术。目前,主要以BP神经网络模型应用较为广泛,但在模型构建中预测效率低、鲁棒性强。针对以上问题,提出一种改进BP神经网络模型,以烟草收获机械中的齿轮故障诊断为研究对象,构建基于GA-BP神经网络模型的烟草收获机械齿轮故障诊断模型,并通过选取齿轮磨损、胶合、裂纹、断齿和正常齿轮的信号进行试验验证。结果表明:改进后的BP神经网络模型MAPE仅为0.87%,RMSE为1.12,MAE为0.92,MSE为1.19,满足烟草收获生产的实际需要,在模型算法与计算速度方面都得到了很大的提高。 展开更多
关键词 烟草收获 机械故障 遗传算法 BP神经网络 优化模型
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基于知识图谱关系路径推理及相似度判别的机械故障源精确定位方法
3
作者 奥帅 王嘉欢 马波 《机电工程》 北大核心 2025年第2期387-396,共10页
应用知识图谱进行机械故障诊断时,存在难以精确定位故障根源的问题,为此,提出了一种基于知识图谱关系路径推理及相似度判别的机械故障源精确定位方法。首先,分析了现有的基于知识图谱的机械故障诊断研究现状,并详细阐述了知识图谱的构... 应用知识图谱进行机械故障诊断时,存在难以精确定位故障根源的问题,为此,提出了一种基于知识图谱关系路径推理及相似度判别的机械故障源精确定位方法。首先,分析了现有的基于知识图谱的机械故障诊断研究现状,并详细阐述了知识图谱的构建方法、基于关系路径的推理方法、基于关系权重的相似度计算方法,以及基于德尔菲法的权重设置方法;然后,采用“自顶向下”的方式构建了机械设备故障诊断知识图谱,并对基于关系路径的推理方法进行了优化设计,在正向推理得到可能的故障原因基础上,进行了反向推理,得到了与可能故障原因相关联的故障现象集合;最后,对输入的故障现象集合与关联故障现象集合进行了相似度判别,并从大到小进行了排序,将排序好的故障原因作为最终的诊断结论,对双滚筒采煤机的典型故障进行了诊断,构建了采煤机的诊断知识图谱,验证了该方法的有效性。研究结果表明:利用知识图谱关系路径推理及相似度判别方法,针对故障案例“截割电机机身温度偏高,截割电机阻值低于正常范围”,诊断得出截割电机绕组绝缘失效的故障概率为inf(无穷大),截割电机风扇故障的概率为0.735 2,采煤机过负荷运行的故障概率为0.548 8,与故障机理相符,实现了机械故障源精确定位目的。该方法可为改进基于知识图谱的机械故障诊断方法提供参考。 展开更多
关键词 采煤机械 机械故障诊断 知识图谱关系路径推理 相似度判别 机械设备故障诊断知识图谱 故障精确定位
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基于自适应滤波和采样的10 kV断路器机械故障声纹采集系统
4
作者 丁顺航 李先允 +1 位作者 单光瑞 陈兰杭 《自动化与仪表》 2025年第2期99-105,共7页
针对基于声纹特征的10 kV断路器机械故障诊断中,环境噪声容易影响识别准确率并延长识别时间,采集系统功耗高的问题。该文提出了一种基于自适应滤波和采样的10 kV断路器机械故障声纹采集系统。通过采用变步长LMS算法改进传统滤波算法,对... 针对基于声纹特征的10 kV断路器机械故障诊断中,环境噪声容易影响识别准确率并延长识别时间,采集系统功耗高的问题。该文提出了一种基于自适应滤波和采样的10 kV断路器机械故障声纹采集系统。通过采用变步长LMS算法改进传统滤波算法,对采集的声音进行降噪处理,以便于后续的故障诊断。将信噪比和数据到达率作为自适应采样的依据,提出一种启发式自适应采样算法。结果表明,该方法具有较高的鲁棒性和处理效率,显著提升了信噪比,同时有效降低了系统功耗。与过采样系统相比,该启发式算法系统功耗约为其71.5%,满足电网对电气设备故障诊断系统的准确性和低功耗要求。 展开更多
关键词 10 kV断路器 机械故障诊断 变步长LMS算法 自适应采样 低功耗
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基于改进FastICA和多特征融合的10 kV断路器机械故障声纹诊断方法
5
作者 单光瑞 段梵 +1 位作者 李先允 陈兰杭 《测试技术学报》 2025年第1期104-112,共9页
针对基于声纹特征的10 kV断路器机械故障模型易受环境噪声影响,识别准确率低,识别时间过长的问题,提出了一种基于改进FastICA和Bi-LSTM多特征混合的10 kV断路器机械故障声纹诊断方法。首先,采用皮尔逊系数对FastICA算法进行改进,利用改... 针对基于声纹特征的10 kV断路器机械故障模型易受环境噪声影响,识别准确率低,识别时间过长的问题,提出了一种基于改进FastICA和Bi-LSTM多特征混合的10 kV断路器机械故障声纹诊断方法。首先,采用皮尔逊系数对FastICA算法进行改进,利用改进的FastICA算法对采集的声音进行噪声分离,提取纯净的10 kV断路器状态声纹信号;然后,通过傅里叶变换分析10 kV断路器各种状态下频域信息,依据分析结果选取合适的时域、频域、声学特征,并通过差异度分析,选取贡献度大的特征构成一维混合特征;最后,将混合特征作为诊断依据,建立基于Bi-LSTM的故障分类模型。结果表明,该方法能够有效识别出10 kV断路器常见的8种机械故障和正常分合闸,识别准确率可达99.3%,满足电网对电气设备故障诊断的准确性要求。 展开更多
关键词 10 kV断路器 机械故障诊断 声纹识别 噪声分离 双层长短期神经网络(Bi-LSTM)
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数控机床机械故障诊断方法的研究及应用
6
作者 徐亮 《中文科技期刊数据库（引文版）工程技术》 2025年第1期046-049,共4页
数控机床在现代工业生产中发挥着越来越重要的作用。然而,由于其结构复杂、工作环境恶劣等因素,数控机床容易发生各类机械故障,影响生产效率和产品质量。因此,研究高效、准确的机械故障诊断方法具有重要意义。系统介绍了数控机床的构成... 数控机床在现代工业生产中发挥着越来越重要的作用。然而,由于其结构复杂、工作环境恶劣等因素,数控机床容易发生各类机械故障,影响生产效率和产品质量。因此,研究高效、准确的机械故障诊断方法具有重要意义。系统介绍了数控机床的构成与常见故障类型,重点探讨了传统机械故障诊断法和现代机械故障诊断技术,并结合实际应用案例,分析了不同诊断方法的特点和适用范围。研究表明,将传统诊断法与现代诊断技术相结合,能够显著提高数控机床机械故障的诊断效率和准确率,为企业减少停机时间、降低维修成本、保障生产安全提供有力支持。 展开更多
关键词 数控机床 机械故障 故障诊断 诊断方法 诊断技术
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基于振动分析的印刷设备机械故障维修技术研究
7
作者 陆正亚 《设备管理与维修》 2025年第4期76-79,共4页
振动分析技术是一种先进的故障诊断方法,可以通过监测设备运行中的振动数据来识别潜在的故障和损伤,从而在故障发展到严重阶段前进行有效维修。通过对设备振动特征进行分析,能够精确定位故障源,并评估其损伤程度,进而制定相应的维修策... 振动分析技术是一种先进的故障诊断方法,可以通过监测设备运行中的振动数据来识别潜在的故障和损伤,从而在故障发展到严重阶段前进行有效维修。通过对设备振动特征进行分析,能够精确定位故障源,并评估其损伤程度,进而制定相应的维修策略。探讨振动分析在印刷设备机械故障维修中的应用,介绍故障特征定位、损伤程度的量化评估以及基于振动特性的维修操作方法和调整策略,旨在提高印刷设备的维修效率、延长设备使用寿命。 展开更多
关键词 振动分析 印刷设备 机械故障 维修技术
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基于改进MTL模型的电梯机械故障管理技术研究
8
作者 王怡骏 《机械管理开发》 2025年第1期43-44,47,共3页
针对基于机器学习或深度学习的智能故障诊断方法在实现过程中存在的缺陷,研究通过引入卷积注意力机制和全连接层融合机制改进元迁移学习算法,构建用于小样本条件下的电梯故障诊断的模型。研究结果显示,研究模型识别准确率最高达到了99.2... 针对基于机器学习或深度学习的智能故障诊断方法在实现过程中存在的缺陷,研究通过引入卷积注意力机制和全连接层融合机制改进元迁移学习算法,构建用于小样本条件下的电梯故障诊断的模型。研究结果显示,研究模型识别准确率最高达到了99.243%,其中注意力机制对识别准确率提升的贡献为2%。在对电梯制动器故障诊断实验中发现,研究方法在电梯匀速阶段有较高的准确率,并且也能准确对减速阶段正常与故障状态进行分类与识别。该研究结果对于日常生活中电梯故障诊断有重要的应用价值。 展开更多
关键词 元迁移学习 电梯 机械故障 注意力机制
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低压配网断路器机械故障信号波形自动识别算法
9
作者 柳羿 张培馨 +1 位作者 孟锦鹏 夏小军 《信息技术》 2025年第2期66-73,共8页
低压配网环境中断路器机械故障信号产生的数据量大且存在较多噪声,使得对其故障信号识别变得更加困难。为此,提出低压配网机械故障信号波形自动识别算法。利用Hankel矩阵融合有用信号分量,去噪处理断路器机械故障信号;根据自适应噪声完... 低压配网环境中断路器机械故障信号产生的数据量大且存在较多噪声,使得对其故障信号识别变得更加困难。为此,提出低压配网机械故障信号波形自动识别算法。利用Hankel矩阵融合有用信号分量,去噪处理断路器机械故障信号;根据自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN)算法分解故障信号,提取其谱形状熵特征;利用K最近邻分类器(k-Nearest Neighbor Classifier, KNNC)分类特征,完成故障信号波形自动识别。实验结果表明,所提算法增强了故障信号去噪效果,波形识别的准确率在95%以上,且识别效率较高。 展开更多
关键词 低压配网机械故障 信号降噪 模态分量 HANKEL矩阵 波形自动识别算法
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数控机床机械故障原因分析与处理
10
作者 王建博 《南方农机》 2025年第5期138-141,共4页
【目的】探讨数控机床机械故障的产生原因及处理方法,降低维护成本和停机时间。【方法】采用经验总结法和描述性研究法探讨了数控机床的机械故障类型,如机床运转不平稳、轴承噪声过大和机械手夹持刀柄不稳定等常见机械故障,以及驱动系... 【目的】探讨数控机床机械故障的产生原因及处理方法,降低维护成本和停机时间。【方法】采用经验总结法和描述性研究法探讨了数控机床的机械故障类型,如机床运转不平稳、轴承噪声过大和机械手夹持刀柄不稳定等常见机械故障,以及驱动系统、液压系统、冷却系统故障等非常见机械故障。针对具体的故障类型进行故障分析,判断故障的具体位置和性质,并提出了相应的预防及维修策略。【结果】1)机械磨损、设计缺陷和操作不当是主要的故障原因。2)通过状态监测和信号检测技术,可以精准定位故障位置,分析故障性质和严重程度,确定故障的根本原因。【结论】预防性维护和合理的维修策略是确保机床稳定运行的重要手段,通过建立故障档案和优化维护流程,不仅能够提高故障处理效率,还能确保生产的连续性和稳定性。本研究能够为未来的数控机床机械故障诊断与维修工作提供有价值的参考。 展开更多
关键词 数控车床 机械故障 机械磨损
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航空装备机械故障主要特点及预防技术措施分析
11
作者 梁静 姜会菊 《中国科技期刊数据库 工业A》 2025年第1期150-153,共4页
在社会进步与科学技术水平不断提高背景下,航空装备的运用范围不断地扩大,对航空设备安装的可靠性与安全性提出更高的要求,但是在多种因素的影响之下,航空装备出现诸多的问题与故障,尤其是机械故障频频发生,对于航空装备工作效率带来不... 在社会进步与科学技术水平不断提高背景下,航空装备的运用范围不断地扩大,对航空设备安装的可靠性与安全性提出更高的要求,但是在多种因素的影响之下,航空装备出现诸多的问题与故障,尤其是机械故障频频发生,对于航空装备工作效率带来不利影响,严重者甚至对人员安全构成了威胁,必须要重视对航空装置的机械故障的诊断与修复,为航空装备运行的安全性与高效性提供重要保障。基于此,本文分析了航空装备机械故障主要特点,并探讨了相关的预防性技术措施,以供专业人士进行一定的参考与借鉴。 展开更多
关键词 航空装备机械故障 主要特点 预防技术措施
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文化纸造纸机械故障诊断技术应用分析
12
作者 王熙峰 张静 《造纸装备及材料》 2025年第3期19-21,共3页
文章分析了文化纸造纸机械的故障类型,探讨了文化纸造纸机械故障诊断技术的应用,包括振动分析技术、信号处理和分析技术、热成像和声学检测技术、在线监测与智能分析技术、模糊逻辑与神经网络技术、大数据分析与预测模型等,以期提高故... 文章分析了文化纸造纸机械的故障类型,探讨了文化纸造纸机械故障诊断技术的应用,包括振动分析技术、信号处理和分析技术、热成像和声学检测技术、在线监测与智能分析技术、模糊逻辑与神经网络技术、大数据分析与预测模型等,以期提高故障预测的精度,缩短设备停机时间。 展开更多
关键词 文化纸造纸机械 机械故障 振动分析
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煤矿机电设备机械故障检测诊断技术的应用
13
作者 史柯钦 《模具制造》 2025年第1期244-246,共3页
煤矿机电设备是保障煤矿安全与高效生产的重要基础,其稳定运行对整个煤矿的安全性和经济效益至关重要。在此情况下,合理运用煤矿机电设备的故障检测诊断技术不仅可以提高设备的可靠性和安全性,降低突发故障的风险,还有助于延长设备的使... 煤矿机电设备是保障煤矿安全与高效生产的重要基础,其稳定运行对整个煤矿的安全性和经济效益至关重要。在此情况下,合理运用煤矿机电设备的故障检测诊断技术不仅可以提高设备的可靠性和安全性,降低突发故障的风险,还有助于延长设备的使用寿命,优化维修策略。通过了解煤矿机电设备机械故障的类型以及其所产生的影响,提出了煤矿机电设备机械故障检测诊断技术的应用实践,以此来进一步提升煤矿的整体生产效率和安全管理水平。 展开更多
关键词 煤矿机电设备 机械故障 检测诊断技术
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基于累加式实时串并联变换算法的机械故障声学监测方法
14
作者 祝洲杰 杨金林 毛鹏峰 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期364-370,共7页
针对基于物联网(IoT)的冲压机床故障监测问题,为了降低冲压机床故障监测的计算复杂度,并提高其低频识别的精度,提出了一种无需机器学习技术的实时性机械故障声学监测方法,即基于累加式实时串并联变换算法的机械故障声学监测方法。首先,... 针对基于物联网(IoT)的冲压机床故障监测问题,为了降低冲压机床故障监测的计算复杂度,并提高其低频识别的精度,提出了一种无需机器学习技术的实时性机械故障声学监测方法,即基于累加式实时串并联变换算法的机械故障声学监测方法。首先,研究了物联网场景中冲压机床声学低频分析的必要性,并给出了声学信号的表达式;然后,针对频率轴上多个周期信号重叠导致参数估计较为困难的问题,提出了一种累加式实时串并联变换算法,将输入的采样序列馈入多个具有不同输出端口的串并转换器,从累加的波形中检测出最大绝对值,并进行了比较;最后,通过样本时隙划分,将累加式实时串并联变换算法应用于机械故障监测;通过仿真和冲压机床实机测试,对累加式实时串并联变换算法和实时性机械故障声学监测方法的有效性进行了验证。研究结果表明:在无需大量信号样本的情况下,使用累加式实时串并联变换算法有利于提高低频带的识别精度;在直方图相关性方面,累加式实时串并联变换算法和Morlet小波变换具有相同的性能,且均明显优于短时傅立叶变换;同时,尽管累加式实时串并联变换算法需要的加法总数比Morlet小波变换多2.5倍,但是乘法总数减少了20447%,大幅减少了计算的复杂度。 展开更多
关键词 机械故障监测 冲压机床 累加式实时串并联变换算法 串并转换器 低频识别精度 计算复杂度
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基于三维特征构建和扩张残差网络的机械故障音频识别方法
15
作者 景源 李孟鼎 《辽宁大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期220-231,共12页
已有的基于音频的机械故障识别方法,大多是使用二维神经网络和音频信号的某个单一特征(如功率谱)进行故障检测,然而单一的音频特征在提取过程中可能会存在关键信息丢失的现象,且往往只能提取音频特征的单一维度(如空间上)信息,这极大限... 已有的基于音频的机械故障识别方法,大多是使用二维神经网络和音频信号的某个单一特征(如功率谱)进行故障检测,然而单一的音频特征在提取过程中可能会存在关键信息丢失的现象,且往往只能提取音频特征的单一维度(如空间上)信息,这极大限制了现有设备故障音频算法的有效性.为了探究解决上述问题的方法,本文提出一种包含不同音频特征的三维特征构建方式,利用不同的音频特征弥补特征提取过程中的关键信息;并且构建了三维扩张残差网络模型(DR-3DCNN),采用空洞卷积的方式增大模型对全局的关注,同时获取不同尺度的特征信息;充分利用不同特征之间的相关性,建立特征与原始音频数据的深层次关联;最后,采用公开的故障工业机器调查和检查数据集(MIMII)进行实验.实验结果表明,三维特征和DR-3DCNN相组合的方式,其机械故障识别分类效果有了显著提升,分类准确率好于以往单一音频特征的识别算法. 展开更多
关键词 机械故障识别 三维卷积网络(3DCNN) 三维特征构建 空洞卷积
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基于支持向量机与特征降维的直流断路器机械故障诊断技术研究 被引量：5
16
作者 夏加富 叶奕君 +4 位作者 郭嘉俊 谭佳明 杨爱军 王小华 荣命哲 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期51-61,共11页
直流断路器机械故障诊断算法是直流断路器机械状态在线监测系统的核心部分。文中进行了直流断路器机械故障模拟实验,采集不同故障下的线圈电流及振动信号,对其进行特征提取后,将电流特征、振动短时能量特征、小波包频带能量特征排列组合... 直流断路器机械故障诊断算法是直流断路器机械状态在线监测系统的核心部分。文中进行了直流断路器机械故障模拟实验,采集不同故障下的线圈电流及振动信号,对其进行特征提取后,将电流特征、振动短时能量特征、小波包频带能量特征排列组合,利用支持向量机构建故障诊断模型。文中使用主成分分析法及Relief⁃F算法对不同特征组合降维,进一步分析特征组合降维后的诊断效果,并通过K⁃Fold交叉验证算法评估单一特征和特征组合训练输出的诊断模型选取分类性能最优的诊断模型。 展开更多
关键词 直流断路器 机械故障诊断 支持向量机 特征降维 交叉验证
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汽车空调的维护与机械故障检修思考
17
作者 陈丽 《时代汽车》 2024年第1期165-167,共3页
伴随着社会经济与科技的快速发展进步,汽车已成为人们日常生活中必备的一种交通工具,其技术创新能力也显示出不断完善的趋向。然而,同时随之而来的是对汽车机械故障的关注度不断提高。故障的产生原因众多,一般可以依据其各自的特性进行... 伴随着社会经济与科技的快速发展进步,汽车已成为人们日常生活中必备的一种交通工具,其技术创新能力也显示出不断完善的趋向。然而,同时随之而来的是对汽车机械故障的关注度不断提高。故障的产生原因众多,一般可以依据其各自的特性进行归类。因此,必须掌握汽车空调维护以及机械故障的产生原因,再结合相对应的维修方法进行修理。基于此,本文将针对上述问题展开探究分析,以促使人们更好地了解汽车空调的相关知识的维修要点。 展开更多
关键词 汽车 机械故障 检修 空调维护
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一种基于条件度量迁移学习的机械故障诊断可解释方法 被引量：2
18
作者 路飞宇 佟庆彬 +2 位作者 姜学东 徐建军 霍静怡 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期250-262,共13页
迁移学习技术可以减小源域和目标域特征之间的分布差异。然而,在跨设备场景下,现有研究往往难以衡量并缩小不同设备间数据的条件分布差异,导致模型在源域获得的知识不能很好地迁移到目标域。此外,在实际的故障诊断场景中,决策者通常需... 迁移学习技术可以减小源域和目标域特征之间的分布差异。然而,在跨设备场景下,现有研究往往难以衡量并缩小不同设备间数据的条件分布差异,导致模型在源域获得的知识不能很好地迁移到目标域。此外,在实际的故障诊断场景中,决策者通常需要理解模型为何将某些数据归类为特定故障类型。由于深度学习模型的复杂性,其往往被看作是“黑匣子”,难以解释其内部工作机制。为了克服上述缺点,提出一种基于条件度量迁移学习的可解释故障诊断方法。首先利用Hilbert包络谱分析将时域信号转为频域信号;其次搭建深度孪生卷积神经网络和分类器,从频域中提取源域和目标域数据中的高维特征并做分类训练;然后将可解释的条件核Bures度量嵌入到无监督学习的损失函数中,提高条件分布下的特征适配能力和模型可解释性;最后利用博弈论中的SHAP方法对模型诊断结果做基于包络谱的事后可解释分析。在3种设备的6种跨设备轴承故障诊断任务中开展试验,对所提方法和其他相关对比方法进行评估,结果表明提出的方法可以有效地提高跨设备机械故障诊断精度,达到了平均99.47%的诊断精度。并解释了哪些频率点对模型的决策起到关键作用。 展开更多
关键词 条件度量 机械故障诊断 迁移学习 SHAP
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基于人工智能的机械故障诊断方法与预测技术研究
19
作者 张铭 《造纸装备及材料》 2024年第3期107-109,共3页
为了解决机械系统故障带来的经济和安全问题,文章深入研究基于人工智能的机械故障诊断与预测技术。通过分析机器学习与深度学习的理论基础,介绍常用算法、特征提取与数据预处理方法,为理解和应用人工智能技术提供了坚实的理论支撑;对比... 为了解决机械系统故障带来的经济和安全问题,文章深入研究基于人工智能的机械故障诊断与预测技术。通过分析机器学习与深度学习的理论基础,介绍常用算法、特征提取与数据预处理方法,为理解和应用人工智能技术提供了坚实的理论支撑;对比分析传统的机械故障检测方法与基于人工智能的故障诊断方法,还探讨了机械故障预测技术,强调了预测维护的重要性,详细分析了人工智能驱动的预测方法及其模型准确性与验证过程。通过文章研究可知,人工智能技术在机械故障诊断与预测领域具有显著的应用价值和广阔的发展前景。 展开更多
关键词 人工智能 机械故障 故障诊断方法 故障预测技术 深度学习
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基于PLC的汽车机械故障智能诊断技术研究
20
作者 张佳 《汽车测试报告》 2024年第19期107-109,共3页
随着汽车工业的快速发展,汽车机械故障日益突出,传统的人工诊断方法效率低下且准确性不高。该文提出一种基于PLC的汽车机械故障智能诊断技术,通过PLC的数据采集模块获取车辆运行状态数据,采用数字滤波等方法进行数据预处理与特征提取,... 随着汽车工业的快速发展,汽车机械故障日益突出,传统的人工诊断方法效率低下且准确性不高。该文提出一种基于PLC的汽车机械故障智能诊断技术,通过PLC的数据采集模块获取车辆运行状态数据,采用数字滤波等方法进行数据预处理与特征提取,构建基于CNN-LSTM的深度学习故障诊断模型,并针对发动机气缸压缩压力不足和传动轴轴承故障两种典型故障开展试验研究,结果表明基于PLC的汽车机械故障智能诊断技术相比传统专家系统具有更高的诊断准确率和更短的诊断时间,为提升汽车故障诊断的智能化水平提供了新的技术方案。 展开更多
关键词 PLC 汽车机械故障 智能诊断技术
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