基于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用小波變換作為預(yù)處理[外文翻譯].doc
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基于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用小波變換作為預(yù)處理[外文翻譯],附件c：譯文基于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用小波變換作為預(yù)處理b.a.paya , i.i.esatdynamical systems and neural networks group,department of mechanical engineering, brunel university,uxbridg...
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基于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
利用小波變換作為預(yù)處理
B.A.PAYA , I.I.ESAT
Dynamical Systems and Neural Networks Group,Department of Mechanical Engineering, Brunel University,Uxbridg,Middlesex UB8 3PH, U.K.
AND
M.N.M. BADI
Condition Monitoring Centre, Division of Mechanical,Aerospace and Automotive
Engineering,University of Hertfordshire,Hatfield, Hertfordshire AL09 8AB,U.K.
狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的目的是檢測和鑒別故障發(fā)生在機械里故障，為了提供在設(shè)備經(jīng)濟性的重大改善，減少操作和維修費用并且改進安全的水平。該式樣動力傳動系統(tǒng)的情況，由各種相互關(guān)聯(lián)的旋轉(zhuǎn)部件構(gòu)成，包括一個實際的車輛變速箱，兩個軸承座和一個電動馬達，所有連接途經(jīng)通過彈性聯(lián)軸器，并裝上一個盤式制動器來研究。這個模型動力傳動系統(tǒng)在其正常狀態(tài)，將單一和多缺點被引進給變速箱，并給其中的軸承座。這些單個和多斷層研究驅(qū)動線是典型的軸承和齒輪故障，可能是這種旋轉(zhuǎn)機械的正常和連續(xù)運行過程中產(chǎn)生的。本文介紹了目前進行的研究，目的是知道軸承和齒輪故障先是作為單獨一個單一的故障，然后合在一起為多故障在驅(qū)動線上。真正的時域振動信號取自驅(qū)動線預(yù)處理，是由小波變換為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以履行故障檢測和找出確切發(fā)生在模型驅(qū)動線里的故障。這表明用由小波變換的多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對兩套數(shù)據(jù)進行預(yù)處理， 單個和多數(shù)故障被成功檢測到，并分為不同的群體。
1、引言
現(xiàn)代世界中使用的大部分機器是以汽車和其他旋轉(zhuǎn)部件的方式出現(xiàn)，其運行可能產(chǎn)生故障。這些故障可能導(dǎo)致機械減少和降低其正常工作的環(huán)境。一般來說，當機械產(chǎn)生故障時，它就發(fā)出各種形式的信號，如加速度、壓力、應(yīng)變特性的變化等。為了保持機器處于最佳，技術(shù)，如故障診斷都必須充份利用。診斷一臺機器是分析外部有關(guān)資料，以判斷內(nèi)部組件條件，這通常不拆卸出問題的機器就無法進行。機器產(chǎn)生信號的變化可以顯示出機器故障。在旋轉(zhuǎn)的機器中，例如變速
基于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
利用小波變換作為預(yù)處理
B.A.PAYA , I.I.ESAT
Dynamical Systems and Neural Networks Group,Department of Mechanical Engineering, Brunel University,Uxbridg,Middlesex UB8 3PH, U.K.
AND
M.N.M. BADI
Condition Monitoring Centre, Division of Mechanical,Aerospace and Automotive
Engineering,University of Hertfordshire,Hatfield, Hertfordshire AL09 8AB,U.K.
狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的目的是檢測和鑒別故障發(fā)生在機械里故障，為了提供在設(shè)備經(jīng)濟性的重大改善，減少操作和維修費用并且改進安全的水平。該式樣動力傳動系統(tǒng)的情況，由各種相互關(guān)聯(lián)的旋轉(zhuǎn)部件構(gòu)成，包括一個實際的車輛變速箱，兩個軸承座和一個電動馬達，所有連接途經(jīng)通過彈性聯(lián)軸器，并裝上一個盤式制動器來研究。這個模型動力傳動系統(tǒng)在其正常狀態(tài)，將單一和多缺點被引進給變速箱，并給其中的軸承座。這些單個和多斷層研究驅(qū)動線是典型的軸承和齒輪故障，可能是這種旋轉(zhuǎn)機械的正常和連續(xù)運行過程中產(chǎn)生的。本文介紹了目前進行的研究，目的是知道軸承和齒輪故障先是作為單獨一個單一的故障，然后合在一起為多故障在驅(qū)動線上。真正的時域振動信號取自驅(qū)動線預(yù)處理，是由小波變換為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以履行故障檢測和找出確切發(fā)生在模型驅(qū)動線里的故障。這表明用由小波變換的多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對兩套數(shù)據(jù)進行預(yù)處理， 單個和多數(shù)故障被成功檢測到，并分為不同的群體。
1、引言
現(xiàn)代世界中使用的大部分機器是以汽車和其他旋轉(zhuǎn)部件的方式出現(xiàn)，其運行可能產(chǎn)生故障。這些故障可能導(dǎo)致機械減少和降低其正常工作的環(huán)境。一般來說，當機械產(chǎn)生故障時，它就發(fā)出各種形式的信號，如加速度、壓力、應(yīng)變特性的變化等。為了保持機器處于最佳，技術(shù)，如故障診斷都必須充份利用。診斷一臺機器是分析外部有關(guān)資料，以判斷內(nèi)部組件條件，這通常不拆卸出問題的機器就無法進行。機器產(chǎn)生信號的變化可以顯示出機器故障。在旋轉(zhuǎn)的機器中，例如變速
