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加权特征参数信息重构方法及其在主轴承故障诊断中的应用
1
作者
赵俊豪
栾孝驰
沙云东
《推进技术》
北大核心
2025年第1期253-263,共11页
为解决航空发动机内滚动轴承微弱故障识别受到环境噪声干扰和重要信息易被忽略的问题,提出一种新的加权特征参数信息重构方法,并将其运用到航空发动机的主轴承故障检测中。该方法首先采用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)...
为解决航空发动机内滚动轴承微弱故障识别受到环境噪声干扰和重要信息易被忽略的问题,提出一种新的加权特征参数信息重构方法,并将其运用到航空发动机的主轴承故障检测中。该方法首先采用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化变分模态分解(Variational mode decomposi-tion,VMD)中的参数,得到K0个模态分量;然后提出一种新的加权特征参数信息重构公式,将所有模态分量按照该公式进行加权重构,过滤噪声成分,并更大程度地保留有效信息;最后对重构信号进行包络分析提取出轴承故障特征信息。通过对航空发动机中介轴承试验故障数据进行分析,得到结论:该方法可降低噪声成分对整体信号的干扰,有效突显出故障特征信息,诊断强背景噪声强干扰工况下的轴承微弱故障,因此是一种有效的用于航空发动机主轴轴承故障特征提取与诊断的方法之一。经仿真信号计算,降噪后的信号峰值因子提升1.62 d B,有效增强了冲击性成分。
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关键词
航空发动机
滚动轴承
加权特征参数信息重构
故障诊断
变分模态分解
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职称材料
多观测样本联合信息加权稀疏表示分类算法
被引量：
3
2
作者
胡正平
赵艳霜
赵淑欢
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014年第4期413-421,共9页
多观测样本分类问题中,同一对象的多观测样本均看作一个整体进行识别,其同等看待各个观测样本。考虑到其每个观测样本包含判别信息量不同,针对如何有效利用其可信度问题,提出基于观测样本联合加权稀疏表示多观测样本分类算法。首先将多...
多观测样本分类问题中,同一对象的多观测样本均看作一个整体进行识别,其同等看待各个观测样本。考虑到其每个观测样本包含判别信息量不同,针对如何有效利用其可信度问题,提出基于观测样本联合加权稀疏表示多观测样本分类算法。首先将多观测样本分解成单样本,分别对各个样本进行稀疏求解得到其各自的稀疏度和残差,进而联合二者确定其相应可信度。然后给各观测样本进行可信度加权,重构出加权多观测样本。最后,再采用整体稀疏表示对其进行分类。在ETH-80物体数据库、CMU-PIE人脸数据库和BANCA数据库上进行大量对比实验,实验结果证明该算法的有效性,提高识别精度的同时使算法的鲁棒性得到保证。
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关键词
多观测样本分类
联合稀疏表示
重构
样本
可信度
加权
判别
信息
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职称材料
基于生物信息学和机器学习的心肌梗死后心室重构关键基因的筛选
被引量：
2
3
作者
李兴渊
朱明军
+1 位作者
彭广操
王建茹
《郑州大学学报（医学版）》
CAS
北大核心
2022年第5期623-631,共9页
目的:利用生物信息学和机器学习筛选心肌梗死后心室重构(VRpMI)中的关键基因,并探索其对VRpMI的诊断价值。方法:从GEO数据库分别下载GSE132143中健康人和VRpMI患者心室组织的测序数据,猪心肌梗死后6个月梗死区和梗死远端区组织的测序数...
目的:利用生物信息学和机器学习筛选心肌梗死后心室重构(VRpMI)中的关键基因,并探索其对VRpMI的诊断价值。方法:从GEO数据库分别下载GSE132143中健康人和VRpMI患者心室组织的测序数据,猪心肌梗死后6个月梗死区和梗死远端区组织的测序数据,GSE775中小鼠心肌梗死后48 h、8周及正常小鼠心室组织的表达谱数据。基于健康人和VRpMI患者心室组织的测序数据,利用edgeR包和加权基因共表达网络分析筛选重要差异表达基因(DEG);通过LASSO算法和SVM-RFE算法筛选关键基因,并利用自身数据和猪、小鼠数据分析关键基因诊断VRpMI的价值;最后,对关键基因开展单基因的基因集富集分析。结果:共获得355个重要DEG,从中筛选出1个关键基因即神经元正五聚蛋白2(NPTX2)。NPTX2在自身数据和小鼠、猪验证数据中的AUC(95%CI)分别为0.996(0.984~1.000)、0.972(0.895~1.000)和0.963(0.882~1.000)。单基因的基因集富集分析显示,NPTX2富集于心肌收缩、鞘脂类代谢、细胞凋亡、谷胱甘肽代谢等19个信号通路。结论:NPTX2可能为诊断VRpMI的潜在生物标志物。
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关键词
心肌梗死后心室
重构
生物
信息
学
加权
基因共表达网络分析
机器学习
生物标志物
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职称材料
题名
加权特征参数信息重构方法及其在主轴承故障诊断中的应用
1
作者
赵俊豪
栾孝驰
沙云东
机构
沈阳航空航天大学航空发动机学院、辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室
出处
《推进技术》
北大核心
2025年第1期253-263,共11页
基金
中国航发产学研合作项目(HFZL2018CXY017)。
文摘
为解决航空发动机内滚动轴承微弱故障识别受到环境噪声干扰和重要信息易被忽略的问题,提出一种新的加权特征参数信息重构方法,并将其运用到航空发动机的主轴承故障检测中。该方法首先采用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化变分模态分解(Variational mode decomposi-tion,VMD)中的参数,得到K0个模态分量;然后提出一种新的加权特征参数信息重构公式,将所有模态分量按照该公式进行加权重构,过滤噪声成分,并更大程度地保留有效信息;最后对重构信号进行包络分析提取出轴承故障特征信息。通过对航空发动机中介轴承试验故障数据进行分析,得到结论:该方法可降低噪声成分对整体信号的干扰,有效突显出故障特征信息,诊断强背景噪声强干扰工况下的轴承微弱故障,因此是一种有效的用于航空发动机主轴轴承故障特征提取与诊断的方法之一。经仿真信号计算,降噪后的信号峰值因子提升1.62 d B,有效增强了冲击性成分。
关键词
航空发动机
滚动轴承
加权特征参数信息重构
故障诊断
变分模态分解
Keywords
Aeroengine
Rolling bearing
Reconstruction of weighted feature parameter information
Fault diagnosis
Variational mode decomposition
分类号
V231.92 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
多观测样本联合信息加权稀疏表示分类算法
被引量：
3
2
作者
胡正平
赵艳霜
赵淑欢
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014年第4期413-421,共9页
基金
国家自然科学基金(61071199)
河北省自然科学基金(F2010001297)
文摘
多观测样本分类问题中,同一对象的多观测样本均看作一个整体进行识别,其同等看待各个观测样本。考虑到其每个观测样本包含判别信息量不同,针对如何有效利用其可信度问题,提出基于观测样本联合加权稀疏表示多观测样本分类算法。首先将多观测样本分解成单样本,分别对各个样本进行稀疏求解得到其各自的稀疏度和残差,进而联合二者确定其相应可信度。然后给各观测样本进行可信度加权,重构出加权多观测样本。最后,再采用整体稀疏表示对其进行分类。在ETH-80物体数据库、CMU-PIE人脸数据库和BANCA数据库上进行大量对比实验,实验结果证明该算法的有效性,提高识别精度的同时使算法的鲁棒性得到保证。
关键词
多观测样本分类
联合稀疏表示
重构
样本
可信度
加权
判别
信息
Keywords
multiple observation sets classification
joint sparse representation
reconstructed samples
reliability weighted
discriminative information
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于生物信息学和机器学习的心肌梗死后心室重构关键基因的筛选
被引量：
2
3
作者
李兴渊
朱明军
彭广操
王建茹
机构
河南中医药大学第一附属医院心内科
出处
《郑州大学学报（医学版）》
CAS
北大核心
2022年第5期623-631,共9页
基金
国家自然科学基金项目(82004311)
河南省科技攻关项目(202102310492)
+1 种基金
河南省中医药科学研究专项课题(2019JDZX2013,20-21ZY2187)
河南省博士后科研项目启动基金资助项目(202001045)。
文摘
目的:利用生物信息学和机器学习筛选心肌梗死后心室重构(VRpMI)中的关键基因,并探索其对VRpMI的诊断价值。方法:从GEO数据库分别下载GSE132143中健康人和VRpMI患者心室组织的测序数据,猪心肌梗死后6个月梗死区和梗死远端区组织的测序数据,GSE775中小鼠心肌梗死后48 h、8周及正常小鼠心室组织的表达谱数据。基于健康人和VRpMI患者心室组织的测序数据,利用edgeR包和加权基因共表达网络分析筛选重要差异表达基因(DEG);通过LASSO算法和SVM-RFE算法筛选关键基因,并利用自身数据和猪、小鼠数据分析关键基因诊断VRpMI的价值;最后,对关键基因开展单基因的基因集富集分析。结果:共获得355个重要DEG,从中筛选出1个关键基因即神经元正五聚蛋白2(NPTX2)。NPTX2在自身数据和小鼠、猪验证数据中的AUC(95%CI)分别为0.996(0.984~1.000)、0.972(0.895~1.000)和0.963(0.882~1.000)。单基因的基因集富集分析显示,NPTX2富集于心肌收缩、鞘脂类代谢、细胞凋亡、谷胱甘肽代谢等19个信号通路。结论:NPTX2可能为诊断VRpMI的潜在生物标志物。
关键词
心肌梗死后心室
重构
生物
信息
学
加权
基因共表达网络分析
机器学习
生物标志物
Keywords
ventricular remodeling post-myocardial infarction
bioinformatics
weighted gene co-expression network analysis
machine learning
biomarker
分类号
R541.4 [医药卫生—心血管疾病]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
加权特征参数信息重构方法及其在主轴承故障诊断中的应用
赵俊豪
栾孝驰
沙云东
《推进技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多观测样本联合信息加权稀疏表示分类算法
胡正平
赵艳霜
赵淑欢
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于生物信息学和机器学习的心肌梗死后心室重构关键基因的筛选
李兴渊
朱明军
彭广操
王建茹
《郑州大学学报（医学版）》
CAS
北大核心
2022
2
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