电动拖拉机电驱系统故障预测模型——基于深度学习

电动拖拉机作为一种新型农业机械之一,具有环保、节能、高效和控制灵活等应用优势,适用于温室大棚和生态农业环境,且其机电驱动系统是保证拖拉机运行可靠性和田间工作质量的重要条件。探究一种高效且精确的电驱动系统故障预测模型与识别方法,对于保证电动拖拉机运行稳定性具有重要意义。针对以上问题,建立了电动拖拉机振动信号采集装置,基于经验模态分解出各个关键部件振动信号潜在故障分量,并将其作为神经网络输入变量进行模型训练,从而建立基于人工神经网络模型的电动拖拉机电驱系统故障故障预测模型。研究结果表明:预测精准度较高,可以满足实际生产需求。

采煤机滚动轴承故障预测模型设计及试验

井下采煤机结构复杂、工况环境差,容易出现各类故障,且处置难度较大.针对MG620/1660-WD型电牵引采煤机滚动轴承故障诊断需求,结合EEMD振动信号预处理及降噪原理,设计了基于深度学习的故障预测模型,并实施了数据训练及模型测试.测试结果表明,预测模型的故障甄别准确率达到96.8%,故障预测具有较高的可靠性,实现了预期的研究目的.

采煤机截割部齿轮故障预测模型设计及试验

井下采煤机结构复杂、工况环境差,容易出现各类故障,且处置难度较大。针对MG1000/2500-WD型采煤机截割部齿轮故障诊断需求,结合卷积神经网络的故障特征提取原理,设计了DCNN故障预测模型,并实施了数据训练及模型测试。测试结果表明:预测模型的故障甄别准确率达到98.17%,故障训练值与标准值的准确率达到99.13%,故障预测具有较高的可靠性,实现了预期的研究目的。

基于数据驱动的海上风电系统故障预测模型研究

随着全球对可再生能源需求的增加,海上风电系统的建设和运营成为了解决能源需求的重要途径。然而,由于海上风电系统运行环境的恶劣和复杂性,系统故障频发,对风电发电效率和稳定性产生了负面影响。因此,研究基于数据驱动的海上风电系统故障预测模型具有重要的理论和实践价值。本文旨在探讨基于数据驱动的海上风电系统故障预测模型的研究方法和实现过程,并对其性能进行评估和比较。具体来说,本文将采集和处理海上风电系统的运行数据,并通过特征提取和选择,构建合适的预测模型。同时,将对该模型进行实验验证和优化,评估其预测性能。期望通过本研究可以为海上风电系统故障预测提供一种准确、可靠的预测方法,从而提高系统的运行效率和可靠性,为海上风电行业的发展做出贡献。

采煤机截割部齿轮故障预测模型的设计及试验

井下采煤机结构复杂、工况环境差,容易出现各类故障,且处置难度较大。针对MG1000/2500-WD型采煤机截割部齿轮故障诊断需求,结合卷积神经网络(CNN)的故障特征提取原理,汾西矿业集团设备修造厂设计了深度卷积神经网络(DCNN)故障预测模型,并实施了数据训练及模型测试。结果表明,预测模型的故障甄别准确率达到98.17%,故障训练值与标准值的准确率达到99.13%。

基于外磁场的离心泵故障预测模型

针对传统离心泵故障诊断方法在复杂多变的工程环境中缺乏通用性和及时性的问题,提出了基于马氏距离改进KNN算法的离心泵故障预测模型.将故障工况下的外磁场信号进行处理并求得相应工况指标,通过ReliefF算法进行权重分析完成特征提取,进而为KNN算法提供故障预测分类的数据库.使用马氏距离替换KNN算法中原有的距离函数欧氏距离来消除特征指标间量纲影响,以提高预测结果的准确率.通过十折交叉验证法,筛选KNN算法的关键值K,得出在K取值为120时预测模型运行结果最优.根据外磁场信号,基于改进KNN算法建立的故障预测模型能够在离心泵偏工况运行时,对可能出现的故障能够进行准确预测,有效解决了传统监测方法滞后性严重的问题,且模型训练数据包含了0.2 Q_(d)~1.2 Q_(d)全流量下各类工况的外磁场信号.试验结果表明,故障预测模型在0.4 Q_(d),0.8 Q_(d),1.0 Q_(d),1.2 Q_(d)流量工况下,故障预测准确率达到0.8315,0.7999,0.8527,0.8741,基本实现了离心泵故障的准确预测.

基于多元回归模型的某型轨道交通车辆制动系统故障预测模型

为了提高轨道交通车辆制动系统基本事件故障率的判断准确率,进而提高制动系统重要部件在动态条件下的可靠性,基于多元回归模型分析,以某型车辆制动系统实际故障数据为依据,结合制动缸压力、列车运行速度随时间变化的规律,发现制动缸压力与时间的关系较符合BidoseResp函数,进而建立制动系统故障预测模型。以实际故障数据训练后,利用故障预测模型对关键部件的故障发生情况进行预测。预测结果显示,该故障预测模型的准确率较高,具有适用性。

一种基于改进深度信念网络的医疗设备故障预测模型

针对医疗设备智能综合管控系统在临床实践中日益凸显的若干缺陷,提出了一种基于改进深度信念网络的医疗设备故障预测模型。采用改进深度信念网络算法自动提取医疗设备故障信号的深层特征,利用多层受限玻尔兹曼机堆叠生成故障概率预测机制,实现医疗设备故障的精准预测。通过对模型开展工程评估应用实践,得出模型具有医疗设备运维信息感知全面、医疗设备动态变化适应性强、故障预测自主决策性高等优势,医疗设备故障识别均值有效率达到93.11%,主动预测均值精确率达到90.37%。

基于模糊评判的装备故障预测模型研究

为了对装备故障实现适时预测 ,本文以模糊综合评判理论为基础 ,提出了一种动态的故障预测模型 ,并探讨了动态模糊关系矩阵的确定方法 ,最后进行了实例分析。

基于最小二乘支持向量机的复杂装备故障预测模型研究

针对复杂装备故障信息不足、故障预测困难等问题,应用支持向量机建立了故障预测模型;在对支持向量机回归算法分析的基础上,利用最小二乘支持向量机建立故障预测模型;最小二乘支持向量机通过对相空间重构,有效地降低了模型的复杂度;最后,本文利用某导弹发射装置液压泵的故障数据进行了验证,通过选取合适的参数,该模型能够较好地对故障数据进行预测,预测精度较高;事实证明,基于最小二乘支持向量机建立故障预测模型能够较好地对复杂装备故障的趋势进行预测。

基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型

电力设备作为电力系统的基本要素,对其故障风险预测可以有效降低电网故障风险带来的损失。当前应用的高压电力设备故障预测模型忽略了对高压电力设备信号的盲源分离处理,无法去除虚假故障分量,导致故障预测结果不准确、耗时较长的问题。构建新的基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型。将小波降噪方法引入到盲源分离中,对高压电力设备信号完成盲源分离和小波分解;通过互信息方法将分解结果中的虚假分量删除;利用插值形态滤波的方式提取故障特征,将其设定为模糊神经网络的输入变量,构建高压电力设备故障预测模型。实验结果验证了所构建的模型在30次实验迭代过程中的误差始终不超过2.5%,均方根误差低于3.4%,预测用时测试结果在14~23 ms之间。数据表明所构建模型的预测精度较高、预测速度更快,具有明显的应用优势。

基于LS-SVM的装甲装备故障预测模型研究

针对装甲装备故障信息不足、故障预测困难等问题,通过对装甲装备的故障特点和支持向量机回归算法的分析,利用最小二乘支持向量机LS-SVM建立故障预测模型,并利用某型装甲发动机进气门盘部局部断裂故障数据对故障预测模型进行了验证.事实证明,基于最小二乘支持向量机建立故障预测模型能够较好地对装甲装备故障的趋势进行预测.

基于深度学习的工程机械故障预测模型研究

工程机械在日常使用中容易出现故障,因此开发一种高效的故障预测模型对于提高工程机械的可靠性和安全性具有重要意义。文章研究基于深度学习技术,提出了一种新的工程机械故障预测模型,在概述深度学习技术的基础上提出工程机械故障预测模型的构建要点,包括数据获取与处理、模型选择及模型调优,并对基于深度学习的工程机械故障预测模型进行设计与优化,探讨了这一模型未来的发展趋势和研究方向。

基于KPCA和灰色模型的凝汽器故障预测

汽轮机凝汽器的故障预测为其故障自愈的研究提供了理论依据。提出一种基于核主元分析和灰色预测模型的汽轮机凝汽器故障预测方法,首次将灰色预测理论应用于凝汽器的故障预测。采用核主元分析法对故障特征数据进行分析和处理,提取反映故障的主要特征量.以降低特征变量之间的非线性相关性,同时减少灰色预测模型的预测参数的数目。然后应用灰色预测理论建立故障特征的预测模型,对每一个主要特征量的趋势值进行预测,重构故障特征向量,用于汽轮机凝汽器故障的预测分析。

基于C4.5算法决策树模型电能表故障概率预测研究与应用

本文通过供电公司海量设备运行、设备故障数据现状研究,提出以供电单位、设备厂家、故障类型等特征属性,利用C4.5算法构建电能表故障预测模型,并对电能表的故障类型数据、在运数据进行清洗,满足C4.5算法决策树模型训练、计算要求,形成电能表故障概率预测模型,实现电能表故障发生概率的提前预知和预防。以某供电公司近5年在运电能表数据、故障类型数据,实现电能表故障概率预测,提高单位电能表精准轮换工作效率,提升电能表计量资产精益化管理。

基于长短期记忆网络的动车组轴箱轴承故障诊断预测模型研究

动车组轴箱轴承是动车组转向架的关键部件,其运行品质直接影响动车组的运营安全。以深度学习算法为基础,利用轴承振动信号时间序列的特点和LSTM(长短期记忆网络)擅长处理时间序列的优势,通过构建LSTM模型对轴承的故障状态进行识别,开发了基于深度学习的轴承故障诊断预测软件,实现了轴承故障早期的分类与诊断。模型的仿真和试验表明,该诊断模型能有效地提高故障诊断的辨识精度,模型拟合优度可达到90%,辨识准确率最高可达到98%。

基于深度学习的采煤机截割部齿轮故障预测

采煤机截割部齿轮发生故障会降低采煤机的生产工作效率,并带来生产安全隐患,针对这一问题,以MG1000/2500 WD型采煤机作为研究对象,对其截割部的齿轮故障进行了成因机理研究、仿真分析和实验研究。首先,分析了采煤机的总体结构,对采煤机截割部齿轮故障的常见成因与机理进行了分析;其次,归纳了卷积神经网络(CNN)的卷积层、池化层和全连接层的表达公式,基于深度卷积神经网络(D-CNN)构建了截割部齿轮故障模型,并且研究了模型的算法流程;最后,通过选取训练的数据集,对模型进行了训练,对截割部齿轮故障进行了预测和分类,并结合性能评价指标对不同模型的实验结果进行了对比。研究结果表明:采用基于深度学习方法的预测模型可对采煤机截割部齿轮故障进行有效预测,齿轮故障识别率约为98.71%;在同等情况下,D-CNN模型对齿轮正常状态和故障状态分类精准率达到98.78%、召回率达到98.88%;相比于其他模型,该模型对齿轮故障具有更高的识别率,具备较高的故障预测与分类性能。

基于大数据的设备故障预测

针对有线电视网络设备的运维和管理,基于有线运营商采集到的大体量的设备性能指标及告警信息,采用决策树构建设备故障预测模型,从而根据设备当前的性能值,预测设备故障告警级别。该模型在运营商提供的真实数据上得到了较好的实验结果,对设备故障预测具有极大的实用性。

基于推理机的机械臂故障诊断专家系统优化设计

故障诊断系统是机械臂不可或缺的关键系统,针对机械臂故障诊断的非线性时变特性导致故障诊断效率下降的问题,在机械臂系统结构基础上,构建机械臂故障预测模型,输出故障特征比对后的故障残差统计信息,设计基于诊断规则推理机的专家系统,并借助AMESim硬件在环故障注入平台构建了实验环境,通过注入不同故障信号,模拟机械臂的多样故障,实验数据分析证明,设计的故障诊断专家系统能够高效地准确地检测出机械臂的故障。

基于PHM的电子装备故障预测系统实现关键技术研究

为实现现代武器装备故障预测与健康管理技术,需要对故障预系统实现技术进行了研究;建立了针对某型装备故障预测需要的软硬件平台,从状态检测系统设计、故障预测系统设计等方面进行了研究,并分析了故障预测模型的适应性;文章的研究为建立基于PHM思想的电子装备故障预测系统奠定了基础,该系统已经在某型装备故障预测中进行了应用,其研究成果还可以应用于装备寿命预测技术,为实施装备延寿工作提供信息支持。