由于设备本身的复杂多样性以及传感器应用范围和成本的限制,导致部分故障检测信息无法完整、准确获得。为解决上述问题,提出一种基于改进灰狼算法的Elman神经网络(ODCGWO-Elman)软测量模型,用于预测故障时间。该模型以Elman网络作为基础结构,将灰狼算法(GWO)与Elman网络结合,以克服网络因随机选取的权值和阈值不恰当对预测精度的影响,提高模型的学习能力和泛化性。同时,在灰狼算法中引入反向学习策略、基于余弦函数自适应的收敛因子和正则函数对其进行改进,提高灰狼算法的求解精度。实验结果表明ODCGWO-Elman预测准确率为94.8%,相较于GWO-Elman和传统Elman网络,预测准确率分别提升了11.5%和22.3%,有效提升了设备故障预测的准确性。

液压系统作为一种重要的工业控制系统,在机械设备中具有广泛的应用。本文旨在介绍一种基于机器学习的液压三位四通阀故障诊断与预测方法,并通过实验验证和分析来评估其性能和有效性。首先,阐述了液压系统的重要性及液压三位四通阀的作用,再对液压三位四通阀的工作原理及故障进行分析,其次对数据集进行准备和预处理,以提高模型的准确性,选择合适的机器学习模型进行训练,并使用合适的评估指标来评估模型的性能。最后,进行对比实验与结果分析,以验证该方法的有效性。通过本研究,我们将为液压系统的故障诊断与预测提供基于机器学习的新方法,为实际应用中的液压设备维护和故障排除提供技术支持和决策依据。

针对轴承早期微弱故障的预测问题,提出将样本熵和变分模态分解法结合的方法。首先计算主轴轴承振动信号的样本熵值,构成轴承健康状态时间序列;其次K从2~10分别取值,对轴承健康状态时间序列进行变分模态分解,得到不同的IMF分量,分别将不同K值分解下低频分量作为轴承振动信号的趋势项;最后根据互相关性、峭度、方差准则,找到最优的轴承振动信号的趋势项,并与已有指标对比。实例验证将样本熵和变分模态分解法结合,提取轴承振动信号的趋势项,能够更早地预测出轴承早期微弱故障。

机械装备液压系统的参数数据,从装备出厂到使用出现显性故障,都在随使用时间演变着。液压系统性能的好坏,可以用泄漏量这一关键的参数变化来度量。利用液压数据采集器进行采集液压系统泄漏量,结合数据分析,就可以实现液压故障的预测。以某注塑机液压系统为研究对象,在无故障和有故障状态下,分别采集了液压系统的泄漏量数据和油液的污染状态数据,通过数据分析,可以明显地发现液压系统的故障部位,验证了液压数据采集技术对液压故障预测的有效性。

齿轮是重要的机械传动部件,齿轮的故障预测是设备故障诊断的重要研究内容之一。从故障诊断的角度可以将齿轮故障分为分布式故障和局部故障,分布式故障能量分布与啮合频率及其倍频有关,局部故障能量分布与齿轮轴旋转频率及其倍频有关。针对二者特征频率的差别,可以通过构建时序分析中的ARMA预测模型对定轴齿轮振动信号的频谱进行预测,然后结合预测值和当前值对齿轮故障进行预测。构建的预测模型具有较好的预测精度,预测结果可用于齿轮运行状态分析和故障预测分析,具有重要的应用价值。

为了给机械设备提供更准确的故障预测诊断,采用小波分析的方法对滚动轴承的振动信号进行特征提取与分析,并提出一种新混合模型（即将状态空间模型与隐半马尔可夫模型相结合的混合模型）的故障预测诊断方法。首先在动态观测系统中建立故障状态方程,将故障作为关键因子,并在混合后的模型中给予相应的证明,通过对其分析处理、使用预测模型进行训练以及对比分析设备的退化状态,给出合理的预测方案,然后对其进行深入分析,最后得出研究结论。

针对故障早期状态信号的微弱与包含脉冲突变成分对故障信号采集、去噪、预测等带来的极大挑战，分析了Morlet小波变换的滤波特性及其时频分辨率，提出了基于参数优化的Morlet小波变化的故障特征提取办法。利用最小Shannon熵方法和奇异值分解的周期检测方法分别对Morlet小波的形状参数口和尺度因子Ⅱ进行优化。最终选择了最优Morlet小波作为滤波内核，对轴承早期状态进行震动检测与分析，从而完成对数控机床主轴轴承的早期状态监测与故障预测。仿真试验和实际应用的结果表明，实际f=232．7Hz，接近故障通过频235．6Hz，推测轴承外圈出现性能下降，完成故障预测。该研究有助于对机械突变故障信号的微弱信号检测和提取，对数控装备的故障诊断、预测及未来故障注入，BIT有重要研究意义。

由于盘式可控制动器具有制动力矩大、性能稳定、制动平稳可控等特点,在上运和下运带式输送机中应用广泛.通过 对盘式制动器的结构特点和原理的阐述,了解盘式制动器主要的故障类型,并通过计算分析为盘式制动器的故障预测和维 护检修提供了理论基础.

针对飞机液压泵故障难以准确预测的技术难题,提出了基于模糊综合评判和层次分析法的飞机液压泵故障预测方法。根据液压泵的工作机理及形成机制,分析液压泵在运行过程中的几种常见故障形式,得到液压泵常见故障模式和故障因素集,采用层次分析法计算故障预测中的各项权重,运用模糊综合评判法对液压泵的故障进行预测。以某型飞机液压泵为具体研究对象,对提出的方法进行试验验证。结果表明,该方法能够实现飞机液压泵故障预测的效能,对其他航空设备的故障预测也具有良好的应用前景。

在介绍因果图原理的基础上论述了因果图在液压传动系统故障诊断中的意义和应用.