变量预测模型的模式识别方法(Variable predictive model based class discriminate,VPMCD)是一种利用特征值相互内在关系进行模式识别的新方法。论文提出了基于局部均值分解LMD(Local mean decomposition,LMD)能量矩概念,并针对轴承故...变量预测模型的模式识别方法(Variable predictive model based class discriminate,VPMCD)是一种利用特征值相互内在关系进行模式识别的新方法。论文提出了基于局部均值分解LMD(Local mean decomposition,LMD)能量矩概念,并针对轴承故障振动信号特征值的相互内在联系,将LMD能量矩与变量预测模型模式识别相结合,提出了一种轴承故障智能诊断新方法。首先利用LMD方法将复杂非平稳的原始信号分解为若干PF(Product function,PF)分量;然后利用相关分析剔除LMD方法中的虚假PF分量,并提取真实PF分量能量矩组成特征向量来有效地表达故障信息;最后采用VPMCD方法进行轴承故障诊断。通过仿真信号验证了PF能量矩比PF能量更能反映非平稳信号本质特征。轴承故障诊断实验结果表明,论文提出的方法能有效地应用于小样本多分类轴承故障智能诊断。展开更多
将基于变量预测模型(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)的方法引入滚动轴承的故障诊断,提出了基于EMD(Empirical Mode Decomposi-tion,EMD)和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法.采用EMD方法提取滚动轴承振动信号特...将基于变量预测模型(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)的方法引入滚动轴承的故障诊断,提出了基于EMD(Empirical Mode Decomposi-tion,EMD)和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法.采用EMD方法提取滚动轴承振动信号特征向量后,以VPMCD作为模式识别方法对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类.对正常状态、外圈故障、内圈故障3种不同类别下的滚动轴承振动信号进行了分析,结果表明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.同时,与人工神经网络(Artificial neural net-work,ANN)算法的对比分析表明,VMPCD算法分类性能的稳定性以及计算效率均要高于ANN算法.展开更多
基于变量预测模型的模式识别(variable predictive model based class discriminate,VPMCD)方法是一种充分利用特征值之间相互内在关系进行多分类模式识别的新方法。对VPMCD算法进行了研究,并采用交叉验证法来选择VPMCD模型。针对机械...基于变量预测模型的模式识别(variable predictive model based class discriminate,VPMCD)方法是一种充分利用特征值之间相互内在关系进行多分类模式识别的新方法。对VPMCD算法进行了研究,并采用交叉验证法来选择VPMCD模型。针对机械故障振动信号的特征值之间的相互内在关系,结合本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decom-position,ITD),提出了一种基于本征时间尺度分解和VPMCD的机械故障诊断方法。该方法首先利用ITD方法将原始信号分解若干个PR(proper rotation,PR)分量,然后提取第一个PR分量的无量纲时域统计参数组成特征向量,最后采用VPMCD方法进行机械故障诊断。通过滚动轴承故障诊断实验验证了该方法能有效地应用于小样本多分类机械故障诊断。展开更多
针对液压泵故障信号的非平稳特性以及其退化状态难以识别的问题,结合局部特征尺度分解与信息熵理论,提出了局部特征尺度分解谱熵的退化特征提取方法,并将基于变量预测模型的模式识别(Variable Predictive Model based Class Discriminat...针对液压泵故障信号的非平稳特性以及其退化状态难以识别的问题,结合局部特征尺度分解与信息熵理论,提出了局部特征尺度分解谱熵的退化特征提取方法,并将基于变量预测模型的模式识别(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)方法引入到液压泵的退化状态识别。对不同程度故障的液压泵振动信号进行局部特征尺度分解,从得到的内禀尺度分量中提取振动信号的复杂度和随机性度量指标能谱熵、奇异谱熵和包络谱熵,以其作为液压泵的退化特征向量,通过建立VPMCD退化状态识别模型实现液压泵的退化状态识别。仿真信号分析结果验证了所提出的局部特征尺度分解谱熵具有较好的表征液压泵故障退化状态的能力。通过对实测液压泵松靴和滑靴磨损两种故障模式下的退化状态振动信号进行分析验证了提出方法的有效性。展开更多
多变量预测模型模式识别(variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD)利用样本特征值内在的相关性来建立特征学习模型,但是当训练样本较少时会导致模型预测不准确,因此提出了基于递归定量分析(recurrence quantific...多变量预测模型模式识别(variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD)利用样本特征值内在的相关性来建立特征学习模型,但是当训练样本较少时会导致模型预测不准确,因此提出了基于递归定量分析(recurrence quantification analysis,简称RQA)和投票法多变量预测模型模式识别(voted variable predictive model based class discriminate,简称V-VPMCD)的故障识别方法。该方法利用了递归定量分析对非线性、非平稳信号分析的鲁棒性和样本质量不高时处理的优势,以VPMCD作为分类方法,并用投票法优化了VPMCD方法,提升了算法的稳定性和识别率。对滚动轴承不同程度、不同类型故障的模式识别实验表明,该优化算法具有较高的识别准确率和稳定性。展开更多
识别局部放电的类型对变压器状态评估十分重要。文中构造了四种变压器局部放电实物模型,从放电信号中提取18个统计特征量,使用基于变量预测模型的模式识别方法(Variable Predictive Model based Class Discriminate method,VPMCD)完成...识别局部放电的类型对变压器状态评估十分重要。文中构造了四种变压器局部放电实物模型,从放电信号中提取18个统计特征量,使用基于变量预测模型的模式识别方法(Variable Predictive Model based Class Discriminate method,VPMCD)完成局部放电信号的分类。对比实验结果表明,VPMCD方法在识别率和计算效率均高于BP神经网络。展开更多
针对机械系统状态监测与故障诊断中存在的故障特征维数较高及模式识别导致的耗时较高问题,提出了一种基于自适应局部保持投影(Locality Preserving Projection,LPP)特征降维和改进多变量预测模型(Variable Predictive Model based Class...针对机械系统状态监测与故障诊断中存在的故障特征维数较高及模式识别导致的耗时较高问题,提出了一种基于自适应局部保持投影(Locality Preserving Projection,LPP)特征降维和改进多变量预测模型(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)的故障诊断方法。首先,从滚动轴承振动信号中提取时频域特征、能量特征,以及复杂度特征组成高维故障特征数据集;其次,利用自适应LPP方法对高维故障特征数据集进行降维处理,得到低维敏感故障特征;最后,采用改进VPMCD方法对低维敏感故障特征进行分类识别,进而判断故障类型。通过滚动轴承故障诊断试验分析表明,自适应LPP方法克服了传统LPP方法需要人工选取参数的缺陷,在获得低维敏感故障特征的基础上具有较少计算时间,相比主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、局部切空间排列(Local Tangent Space Alignment,LTSA)、线性局部切空间排列(Linear Local Tangent Space Alignment,LLTSA)、等距特征映射(Isometric Mapping,Isomap),以及局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)等算法具有明显的优势;改进VPMCD方法可克服人工选择模型的偶然性和片面性,在滚动轴承10种故障状态的识别中获得了99.4%的诊断精度,相比优化参数支持向量机方法提高了故障诊断效率,大大降低了识别时间,具有一定的优越性。展开更多
基于变量预测模型的分类识别(Variable predictive model-based class discriminate,VPMCD)方法是一种新的分类识别方法,但模型类型的选择存在主观性。为了解决VPMCD方法应用于机械故障诊断过程中的模型选择问题,结合遗传算法的全局优...基于变量预测模型的分类识别(Variable predictive model-based class discriminate,VPMCD)方法是一种新的分类识别方法,但模型类型的选择存在主观性。为了解决VPMCD方法应用于机械故障诊断过程中的模型选择问题,结合遗传算法的全局优化能力,提出了基于GA-VPMCD(Genetic algorithm and variable predictive model based class discriminate)智能诊断方法。首先通过样本训练建立多个弱VPM(Variable predictive model),然后采用遗传算法优化各个弱VPM的权值,得到最优权值矩阵,最后用最优权值矩阵加权融合测试样本的弱VPM特征变量预测值,得到最佳特征变量预测值,并以误差平方和最小为辨别函数分类识别故障类型。通过GA-VPMCD方法在滚动轴承故障智能诊断中的应用实验验证了基于GA-VPMCD的故障智能诊断方法能有效地提高诊断精度和诊断系统的鲁棒性。展开更多
文摘变量预测模型的模式识别方法(Variable predictive model based class discriminate,VPMCD)是一种利用特征值相互内在关系进行模式识别的新方法。论文提出了基于局部均值分解LMD(Local mean decomposition,LMD)能量矩概念,并针对轴承故障振动信号特征值的相互内在联系,将LMD能量矩与变量预测模型模式识别相结合,提出了一种轴承故障智能诊断新方法。首先利用LMD方法将复杂非平稳的原始信号分解为若干PF(Product function,PF)分量;然后利用相关分析剔除LMD方法中的虚假PF分量,并提取真实PF分量能量矩组成特征向量来有效地表达故障信息;最后采用VPMCD方法进行轴承故障诊断。通过仿真信号验证了PF能量矩比PF能量更能反映非平稳信号本质特征。轴承故障诊断实验结果表明,论文提出的方法能有效地应用于小样本多分类轴承故障智能诊断。
文摘将基于变量预测模型(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)的方法引入滚动轴承的故障诊断,提出了基于EMD(Empirical Mode Decomposi-tion,EMD)和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法.采用EMD方法提取滚动轴承振动信号特征向量后,以VPMCD作为模式识别方法对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类.对正常状态、外圈故障、内圈故障3种不同类别下的滚动轴承振动信号进行了分析,结果表明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.同时,与人工神经网络(Artificial neural net-work,ANN)算法的对比分析表明,VMPCD算法分类性能的稳定性以及计算效率均要高于ANN算法.
文摘基于变量预测模型的模式识别(variable predictive model based class discriminate,VPMCD)方法是一种充分利用特征值之间相互内在关系进行多分类模式识别的新方法。对VPMCD算法进行了研究,并采用交叉验证法来选择VPMCD模型。针对机械故障振动信号的特征值之间的相互内在关系,结合本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decom-position,ITD),提出了一种基于本征时间尺度分解和VPMCD的机械故障诊断方法。该方法首先利用ITD方法将原始信号分解若干个PR(proper rotation,PR)分量,然后提取第一个PR分量的无量纲时域统计参数组成特征向量,最后采用VPMCD方法进行机械故障诊断。通过滚动轴承故障诊断实验验证了该方法能有效地应用于小样本多分类机械故障诊断。
文摘针对液压泵故障信号的非平稳特性以及其退化状态难以识别的问题,结合局部特征尺度分解与信息熵理论,提出了局部特征尺度分解谱熵的退化特征提取方法,并将基于变量预测模型的模式识别(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)方法引入到液压泵的退化状态识别。对不同程度故障的液压泵振动信号进行局部特征尺度分解,从得到的内禀尺度分量中提取振动信号的复杂度和随机性度量指标能谱熵、奇异谱熵和包络谱熵,以其作为液压泵的退化特征向量,通过建立VPMCD退化状态识别模型实现液压泵的退化状态识别。仿真信号分析结果验证了所提出的局部特征尺度分解谱熵具有较好的表征液压泵故障退化状态的能力。通过对实测液压泵松靴和滑靴磨损两种故障模式下的退化状态振动信号进行分析验证了提出方法的有效性。
文摘多变量预测模型模式识别(variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD)利用样本特征值内在的相关性来建立特征学习模型,但是当训练样本较少时会导致模型预测不准确,因此提出了基于递归定量分析(recurrence quantification analysis,简称RQA)和投票法多变量预测模型模式识别(voted variable predictive model based class discriminate,简称V-VPMCD)的故障识别方法。该方法利用了递归定量分析对非线性、非平稳信号分析的鲁棒性和样本质量不高时处理的优势,以VPMCD作为分类方法,并用投票法优化了VPMCD方法,提升了算法的稳定性和识别率。对滚动轴承不同程度、不同类型故障的模式识别实验表明,该优化算法具有较高的识别准确率和稳定性。
文摘识别局部放电的类型对变压器状态评估十分重要。文中构造了四种变压器局部放电实物模型,从放电信号中提取18个统计特征量,使用基于变量预测模型的模式识别方法(Variable Predictive Model based Class Discriminate method,VPMCD)完成局部放电信号的分类。对比实验结果表明,VPMCD方法在识别率和计算效率均高于BP神经网络。
文摘针对机械系统状态监测与故障诊断中存在的故障特征维数较高及模式识别导致的耗时较高问题,提出了一种基于自适应局部保持投影(Locality Preserving Projection,LPP)特征降维和改进多变量预测模型(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)的故障诊断方法。首先,从滚动轴承振动信号中提取时频域特征、能量特征,以及复杂度特征组成高维故障特征数据集;其次,利用自适应LPP方法对高维故障特征数据集进行降维处理,得到低维敏感故障特征;最后,采用改进VPMCD方法对低维敏感故障特征进行分类识别,进而判断故障类型。通过滚动轴承故障诊断试验分析表明,自适应LPP方法克服了传统LPP方法需要人工选取参数的缺陷,在获得低维敏感故障特征的基础上具有较少计算时间,相比主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、局部切空间排列(Local Tangent Space Alignment,LTSA)、线性局部切空间排列(Linear Local Tangent Space Alignment,LLTSA)、等距特征映射(Isometric Mapping,Isomap),以及局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)等算法具有明显的优势;改进VPMCD方法可克服人工选择模型的偶然性和片面性,在滚动轴承10种故障状态的识别中获得了99.4%的诊断精度,相比优化参数支持向量机方法提高了故障诊断效率,大大降低了识别时间,具有一定的优越性。
文摘基于变量预测模型的分类识别(Variable predictive model-based class discriminate,VPMCD)方法是一种新的分类识别方法,但模型类型的选择存在主观性。为了解决VPMCD方法应用于机械故障诊断过程中的模型选择问题,结合遗传算法的全局优化能力,提出了基于GA-VPMCD(Genetic algorithm and variable predictive model based class discriminate)智能诊断方法。首先通过样本训练建立多个弱VPM(Variable predictive model),然后采用遗传算法优化各个弱VPM的权值,得到最优权值矩阵,最后用最优权值矩阵加权融合测试样本的弱VPM特征变量预测值,得到最佳特征变量预测值,并以误差平方和最小为辨别函数分类识别故障类型。通过GA-VPMCD方法在滚动轴承故障智能诊断中的应用实验验证了基于GA-VPMCD的故障智能诊断方法能有效地提高诊断精度和诊断系统的鲁棒性。
