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综述|基于电流特征的电机故障诊断研究进展—轴承

现代经济依赖于制造业、能源、石化、制造业、能源、石化、交通运输和国防装备的可靠、不间断运行。实施故障预测与健康管理(PHM)技术是保证设备安全运行的重要方向。成本低、经久耐用、功率重量比高、能量转化率优异的电机逐渐成为各行业的核心驱动设备。电机故障普遍存在,因此状态监测和故障诊断至关重要。恶劣的工作环境和频繁的负载变化是电机故障的主要原因。电机故障或突然停止服务可能会严重危及整个生产系统的安全,除电动机本身受到伤害外,还会造成重大的生产损失。因此,需要对电机进行及时的状态监测和故障诊断,防止意外事故的发生。及时评估电机还可以实现最佳维护策略的调度,例如何时更换关键部件,最大限度地提高可用性,最大限度地减少停机时间,并最大限度地降低维护成本。

  • 2024-05-06
  • 阅读1222

基于图卷积网络的轴承故障诊断

针对基于图卷积网络(GCN)的故障诊断方法大多默认节点间的权重相同、导致诊断精度较低与鲁棒性较差的问题,提出了一种基于欧式距离和余弦距离的 GCN 故障诊断方法(EC-GCN)。

  • 2024-05-06
  • 阅读981

小样本轴承故障诊断研究综述

基于数据驱动的轴承故障诊断方法依赖大量标记数据,而在实际生产过程中很难收集到大量的数据。因此小样本的轴承故障诊断具有很高的研究价值。

  • 2024-05-06
  • 阅读947

基于深度学习的旋转机械大数据智能故障诊断方法

为了更加有效的从多传感器原始故障数据中提取出故障特征,解决单一诊断算法提取时序数据特征时的信息丢失问题,提出了一种基于改进 LSTM-GCNN 的深度循环卷积神经网络新算法用于机械装备大数据的故障智能诊断。

  • 2024-05-06
  • 阅读1052

基于LSTM的滚动轴承故障诊断

故障轴承以激光蚀刻加工制作,人为在轴承上蚀刻单点缺陷模拟轴承的故障,缺陷点的大小设置(7,14,21,28)mils 四种类型。轴承振动数据使用加速度传感器进行信号采集,采样频率为 12000Point/S(12kHz)及 48000point/S(48kHz)。

  • 2024-05-06
  • 阅读1012

基于数据驱动的机械设备故障预测与维修策略优化

如何更好地对机械故障进行预测和健康管理,是现代机械生产企业重点关注的问题,随着传感器硬件技术的发展和计算机存储技术的进步,可以对海量数据进行计算和存储,基于数据驱动的机械设备故障预测与维修技术也逐渐得到广泛应用。

  • 2024-05-06
  • 阅读937

基于1DCNN和2DCNN的智能诊断模型—用于机械设备故障诊断

《深度学习在机械设备诊断中的应用》分别在经典一维和二维卷积神经网络的的基础上,提出两种机械设备智能故障诊断方法,并通过凯斯西储大学轴承数据中心发布的数据集比较两种模型的性能。

  • 2024-05-06
  • 阅读1036

一种机械设备故障诊断的FD-Transformer方法

基于注意力机制的Transformer模型有着优于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的特征提取能力且在自然语言处理及计算机视觉领域都得到成功的应用。 《一种机械设备故障诊断的FD-Transformer方法》提出一种用于机械设备故障诊断的Transformer方法(fault diagnosis-Transformer,FD-Transformer): 1、对原始振动信号利用Dropout技术进行数据增强,提高模型的泛化能力; 2、利用多通道一维卷积进行数据处理并得到矩阵形式; 3、利用Dense连接的Encoder 结构进行机械设备的故障特征提取; ?4、利用分类模块得到故障诊断结果。

  • 2024-05-06
  • 阅读1152
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