1. 神经网络算法：模拟人脑神经元结构，搭建多层感知机。大量正常、故障状态下的设备运行数据作为“教材”，输入网络训练。如风力发电机故障诊断，将风速、发电机转速、输出功率、油温等参数序列输入神经网络。神经元通过权重调整，学习不同工况与故障的隐含映射关系。训练成熟后，新采集数据输入，网络快速输出故障类别概率分布。它具有强大的
故障诊断算法定量测试结果包括与合格线进行对比，其中合格线对比为判断算法是否通过测试的基准，专家系统的故障识别准确率合格指标为大于80%、故障类别识别准确率的合格指标为大于60%；机器学习的准确率、精确率、召回率大于70%，宏平均、微平均都应满足精确率、召回率的指标要求。二、测试方法 1、专家系统算法 针对某...
故障诊断常用算法 一、基于规则的推理算法。1. 原理：该算法建立在一系列事先制定好的规则之上。这些规则通常是领域专家根据多年经验以及对系统运行原理的深入理解总结出来的。每一条规则都包含前提条件和相应的结论。例如，在一个电力系统故障诊断中，如果检测到某条线路电流突然增大且电压急剧下降（前提条件），那么...
1.故障诊断算法主要分为基于模型的算法和基于数据的算法两大类。 2.基于模型的算法包括参数估计、状态估计和系统辨识等,适用于对系统有较好理解的场景。 3.基于数据的算法如模式识别、聚类分析等,适用于缺乏系统模型或模型难以获取的情况。 故障诊断算法的核心技术 1.故障特征提取是故障诊断算法的核心步骤,涉及信号的...
电机电流特征分析是机器故障诊断的一种流行方法。与任何其他硬件一样,电机也容易磨损。这种磨损反映在将电流和电压引入这些机器的方式上。对这些数据的观察、收集和分析是对故障诊断算法进行相当广泛的研究的基础。这项研究解决了这个问题,从简单的基于分类器的模型到更复杂的图形模型,例如隐马尔可夫模型。尽管产生了出色...
此算法是保障设备稳定运行、降低运维成本的关键技术。基于信号处理技术,可提取故障相关的特征信号。利用机器学习方法,能构建故障诊断的分类模型。数据采集是算法基础,要确保获取设备运行的准确数据。特征提取环节,需筛选出对故障敏感的有效特征。常见的故障特征包括振动频率、温度变化等指标。决策树算法在故障诊断中可实现快...
2.2、DBO算法的优化机制 在故障诊断中，DBO算法通过优化故障特征的选择和提取过程，提高诊断模型的准确性和效率。具体来说，DBO算法能够有效处理高维度数据，通过滚动和繁殖机制，找到最能代表故障特征的关键参数。这些关键参数随后被用于训练故障诊断模型，从而提升模型的诊断能力和泛化能力。此外，DBO算法还具有良好的...
故障诊断算法涉及自动控制系统、专家系统和能源管理系统等等,是当前应用最为广泛的算法之一。 1.1 基本原理 故障诊断算法的基本原理是,根据系统状态和故障症状提出假设,并通过比较和检验系统的实际状态,确定其原因并生成最优解,以修复故障。 1.2 基本策略 故障诊断算法的基本策略包括: * 代价函数法:通过对系统中的状态...