计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2010年
9期
181-185
,共5页
崔学忠%李冬%桑亮%李馥彤
崔學忠%李鼕%桑亮%李馥彤
최학충%리동%상량%리복동
故障诊断%回归型支持向量机%小波分析%神经网络
故障診斷%迴歸型支持嚮量機%小波分析%神經網絡
고장진단%회귀형지지향량궤%소파분석%신경망락
研究装备故障预报,便于及时维修,选取诊断方法对于高效的故障诊断具有重要意义,因此概括了故障诊断的方法.为了提高诊断率,保证运行安全,采用小波分析和回归型支持向量机两种先进的故障诊断方法,仿真结果表明两种方法都能准确定位故障点,用时大致相同,但支持向量机同时实现原始信号的重构,而且残差比小波滤波的信号噪声还要小,可以优先采用,对故障诊断方法的选取具有指导意义.采用人工神经网络方法较好地解决了齿轮故障问题,并且诊断结果是准确的.
研究裝備故障預報,便于及時維脩,選取診斷方法對于高效的故障診斷具有重要意義,因此概括瞭故障診斷的方法.為瞭提高診斷率,保證運行安全,採用小波分析和迴歸型支持嚮量機兩種先進的故障診斷方法,倣真結果錶明兩種方法都能準確定位故障點,用時大緻相同,但支持嚮量機同時實現原始信號的重構,而且殘差比小波濾波的信號譟聲還要小,可以優先採用,對故障診斷方法的選取具有指導意義.採用人工神經網絡方法較好地解決瞭齒輪故障問題,併且診斷結果是準確的.
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