【摘 要】
：
针对在无故障样本情况下如何快速检测设备异常度问题,在传统反面选择算法的基础上,提出一种等径检测器固定边界反面选择算法(Boundary-Fixed Negative Selection Algorithm with Constant-Sized Detectors,CFB-NSA).在描述算法的基础上,以Iris数据集为例进行分析,与其它异常检测方法相比,多数情况下,此算法具有更好检测性能.在引入
【机 构】
：
上海大学 机电工程与自动化学院,上海 200072;常州大学石油工程学院,江苏 常州 213016
【出 处】
：
2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
论文部分内容阅读
针对在无故障样本情况下如何快速检测设备异常度问题,在传统反面选择算法的基础上,提出一种等径检测器固定边界反面选择算法(Boundary-Fixed Negative Selection Algorithm with Constant-Sized Detectors,CFB-NSA).在描述算法的基础上,以Iris数据集为例进行分析,与其它异常检测方法相比,多数情况下,此算法具有更好检测性能.在引入异常度概念的基础上,分析了轴承状态数据,不仅能反映出轴承的各种状态,而且能通过设备的异常程度反映出同类故障的轻重程度.CFB-NSA设备异常度检测方法,是在学习设备正常运行数据的基础上,达到异常检测的目的,不需要设备运行的故障数据,它适合对故障数据缺乏的设备进行有效的异常检测.
其他文献
气阀弹簧失效是气阀的主要故障之一,弹簧失效可能会造成阀片不能准确、平稳地开启和闭合,引起循环气体温度、压力的变化,造成能量损失,影响到压缩机的效率,因此,对气阀弹簧失效进行故障特征提取及故障诊断是十分必要的.文章主要研究了对气阀-弹簧失效故障特征提取方法,先根据小波包能量计算方法,研究弹簧失效后能量分布的特点;然后采用冗余提升小波对信号进行一层分解,提取出高频细节信号中带有周期性的冲击成分;最后提
为了解决热波技术在复合材料结构不同损伤检测中的适用性问题,采用超声和脉冲闪光灯两种热激励方式对复合材料结构中的典型损伤进行检测研究.研究结果表明:超声热波方法对复合材料结构中的裂纹等贴合型损伤具有较好的检测效果,而脉冲热波方法对结构中脱粘等具有较大热阻的非贴合型损伤检测效果较好,通过两种热激励方式的结合使用,可以提高热波检测技术的检测能力及对损伤检测结果判断的准确性.
往复机械振动表现出较强的非平稳、非线性及非高斯等多源冲击特性,在缺乏足够先验知识的前提下,按照现有方法进行信号分解,可能会产生错误的频率成分,物理意义也不清晰.本文针对此类信号特点,提出了一种基于局部频率概念的自适应模态分解方法,以摆脱了内积变换原理为基础进行信号分解的局限,并克服瞬时频率定义收敛条件的限制.将该方法与EMD进行仿真对比,并将其应用于往复压缩机气阀多源冲击振动信号的故障特征提取.结
考虑已有研究多采用刚度突变的阶跃模型对松动故障进行描述,而刚度变化实为连续性的,因此,针对含支承松动的简单单圆盘转子系统,建立了刚度线性变化的连续松动模型.采用增量谐波平衡法分别对两种模型的非线性方程进行求解,结合迭代算法获得系统振动周期解,并通过时域波形、频域谱图对两种松动模型的振动响应进行对比分析,为松动故障机理研究奠定理论基础.
滚动轴承广泛应用于机床主轴、航空发动机等转子系统中,波纹度是造成系统振动和噪声的分布式缺陷之一.考虑了每个部件的三维运动、滑动牵引力和轴承间隙,应用Gupta轴承模型建立了球轴承-刚性转子系统动力学模型.基于Gupta模型,建立了波纹度的理论模型并与整个系统的动力学模型进行耦合.建立了一个两个轴承支撑的转子系统模型,仿真并分析了轴承含有波纹度时系统的振动响应特征,为动力学分析与故障诊断提供依据.
针对V-0.3/7型往复压缩机振动剧烈并伴随噪声过大现象,进行振动测试方案设计,对其曲轴、曲轴座、进出气口等关键位置进行了振动响应测试,完成了压缩机振动频谱特征分析.运用主动隔振理论对其进行了金属橡胶弹性多孔材料的基础隔振设计.通过压缩机基础隔振试验说明:金属橡胶隔振器竖向受压为隔振单元主要载荷形式,且竖向的隔振效果优于横向,受力过程中金属丝在竖向和横向均发挥了摩擦耗能作用.利用力传递率对隔振设计
针对轴承振动信号的非线性、非平稳特征和难以获取大量故障样本的实际情况,提出了本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)和排列熵的轴承故障诊断方法.采用ITD方法对滚动轴承振动信号进行分解,对得到的前4个有意义的合理旋转(Proper Rotation,简称PR)分量计算其排列熵,并将熵值作为特征向量输入支持向量机分类器,从而实现滚动轴承故障类别
提出一种基于多尺寸多结构元素的闭-开平均组合形态滤波(C-OACMF)和稀疏分量分析(SCA)相结合的轴承复合故障诊断方法.首先均值化处理观测振动信号;计算信号的局部极大值极小值,确定结构元素的高度HL和长度KL集合来构造三角、半圆结构元素集合,进而构造多尺寸多结构滤波器;根据构造的滤波器提取观测信号的特征信号并滤除非调制信号,应用SCA分离滤波后的观测信号.通过实际环境下滚动轴承复合故障振动信号
粘弹夹层结构广泛应用于机械设备中,受使用环境如光照、温度、机械应力等作用,粘弹夹层高分子材料发生老化现象而使得结构动态特性退化,影响设备使用性能,因此研究粘弹夹层结构状态识别的方法具有重要的工程应用意义.研究提出了基于Ll范数小波核KPCA的特征融合方法,结合支持向量机用于粘弹夹层结构状态的识别.本文通过加速老化实验获取不同老化程度的粘弹夹层材料构建不同的结构状态,并测试结构动态响应信号进行状态识
基于双链量子遗传和盲源分离算法的独特特性,提出一种基于双链量子遗传的机械故障盲源分离方法(DQGA-BSS方法).相对于传统的优化算法,提出的算法收敛速度更快、搜索能力更强、种群多样性更丰富.最后,将提出的方法运用到轴承的故障诊断中,成功的分离出了内圈和外圈的故障信号.实验结果证明了该算法的有效性.