-
题名基于KSLPP与RWKNN的旋转机械故障诊断
被引量：10
- 1
-
-
作者
王雪冬
赵荣珍
邓林峰
-
机构
兰州理工大学机电工程学院
-
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2016年第8期219-223,共5页
-
基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20136201110004)
-
文摘
针对旋转机械高维故障特征集识别精度低的问题,提出基于核监督局部保留投影(Kernel Supervised Locality Preserving Projection,KSLPP)与Relief F特征加权的K近邻(Relief F Weighted K-Nearest Neighbor,RWKNN)分类器相结合的维数约简故障诊断方法。该方法首先应用KSLPP提取故障特征集中的非线性信息,同时在降维投影过程中充分利用类别信息,使降维后最小化类内散度,最大化类间分离度;随后,将降维后得到的低维敏感特征集输入RWKNN进行模式识别,RWKNN能够突出不同特征对分类的贡献率,强化敏感特征,弱化不相关特征,提升了分类精度和鲁棒性。最后,通过典型转子实验台的故障特征集验证了该方法的有效性。
-
关键词
故障诊断
核监督局部保留投影
RELIEF
F特征选择
加权k近邻分类器
-
Keywords
fault diagnosis
kernel-supervised locality preserving projection （kSLPP）
feature selection ReliefF
weighted k-nearest neighbor
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
-
-
题名基于LKJ数据分析的机车速度传感器智能故障诊断
被引量：2
- 2
-
-
作者
董昱
史佳
-
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
-
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期70-75,共6页
-
基金
国家自然科学基金(61164010)
-
文摘
针对目前人工利用LKJ数据进行机车速度传感器故障诊断存在诊断效率低、诊断时间较长、对数据分析人员经验依赖程度高的缺点,将加权K近邻分类器引入基于LKJ数据的速度传感器故障诊断中。通过分析几种故障的产生原因,结合专家经验,并对不同故障类型的LKJ数据进行数据分析,总结出4点故障规律,由此得到故障特征向量。通过计算机仿真验证,根据LKJ数据用于机车速度传感器故障诊断的WKNN诊断方法是有效的,具有较高的故障识别率以及较短的故障诊断时间,较人工故障诊断方式提高了效率。
-
关键词
机车速度传感器
故障诊断
LkJ数据
加权k近邻分类器
-
Keywords
locomotive speed sensor
fault diagnosis
LkJ data
weighted k-nearest neighbor classifier
-
分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于总变差降噪与RQA的单向阀故障诊断
被引量：4
- 3
-
-
作者
何冬
黄国勇
钱恩丽
李锶宇
-
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学民航与航空学院
-
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期65-72,共8页
-
基金
国家自然科学基金(61663017)项目资助。
-
文摘
针对单向阀振动信号易被噪声淹没和故障表征不明显的问题,提出了一种基于总变差降噪(TVD)和递归定量分析(RQA)的单向阀故障诊断方法。首先利用总变差降噪方法对振动信号进行降噪,提高信号的信噪比;然后对降噪后的信号绘制递归图,通过递归定量分析方法提取递归图中的非线性特征参数,并对所提取特征参数进行敏感度分析,找出敏感度较高的特征参数构成特征向量;最后将得到的特征向量输入加权K近邻分类器(WKNN)完成单向阀故障类型的识别。实验结果表明,该方法在降低背景噪声、表征故障信息和保证故障诊断准确性方面具有明显的效果,具有一定的工程应用价值。
-
关键词
总变差降噪
递归定量分析
加权k近邻分类器
单向阀
故障诊断
-
Keywords
total variation denoising
recurrence quantification analysis
weighted k-nearest neighbor classifier
check valve
fault diagnosis
-
分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
TH134
[机械工程—机械制造及自动化]
-
