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复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法
被引量：
18
1
作者
黄大荣
陈长沙
+2 位作者
孙国玺
赵玲
米波
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期1649-1657,共9页
由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA...
由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。
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关键词
机械学
轴承
多重故障诊断
拉格朗日极值法
线性判别分析
反向传播神经网络
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职称材料
自动变速操纵系统稳态工况下非平稳随机信号的故障诊断技术研究
被引量：
2
2
作者
王滨
刘海鸥
+1 位作者
彭建鑫
苗成生
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期1366-1372,共7页
提出了基于信号冗余关系的自动变速操纵系统(ASCS)稳态行驶工况非平稳随机信号多重故障检测和诊断策略。通过分析ASCS非平稳信号特性以及信号之间的冗余关系,提出故障检测和诊断策略设计原则:不可信原则、多故障兼容原则和概率原则,作...
提出了基于信号冗余关系的自动变速操纵系统(ASCS)稳态行驶工况非平稳随机信号多重故障检测和诊断策略。通过分析ASCS非平稳信号特性以及信号之间的冗余关系,提出故障检测和诊断策略设计原则:不可信原则、多故障兼容原则和概率原则,作为故障检测和诊断策略设计的指导思想。同时根据故障诊断结果的准确性和有效性特点将故障诊断结果划分为一级、二级、三级3种类型。通过分析ASCS稳态工况的先验知识,提出非平稳随机信号故障检测和诊断策略,实现发动机转速、变速箱输入轴转速、车速和车辆挡位信号之间单或多重故障诊断的功能。向实车数据中注入不同类型故障来检测故障诊断策略的完整性和正确性,试验结果证实了该方法的有效性和实用性。
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关键词
交通运输安全工程
非平稳随机信号
稳态工况
多重故障诊断
自动变速操纵系统
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职称材料
题名
复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法
被引量：
18
1
作者
黄大荣
陈长沙
孙国玺
赵玲
米波
机构
重庆交通大学信息科学与工程学院
广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期1649-1657,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61663008
61573076
+8 种基金
61473094
61304104
61004118)
教育部留学归国人员科研启动基金项目(2015-49)
重庆市高等学校优秀人才支持计划项目(2014-18)
广东省石化装备故障诊断重点实验室开放式基金项目(GDUPKLAB201501
GDUPKLAB201604)
重庆市研究生教育教学改革研究重点项目(yjg152011)
重庆市高等教育学会2015-2016高等教育科学研究课题项目(CQGJ15010C)
文摘
由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。
关键词
机械学
轴承
多重故障诊断
拉格朗日极值法
线性判别分析
反向传播神经网络
Keywords
mechanics
bearing multiple fault diagnosis
Lagrangian extremum method
linear discrimi- nant analysis
BP neural network
分类号
TH133.331 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
自动变速操纵系统稳态工况下非平稳随机信号的故障诊断技术研究
被引量：
2
2
作者
王滨
刘海鸥
彭建鑫
苗成生
机构
北京理工大学机械与车辆学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期1366-1372,共7页
基金
国家高技术研究发展计划项目(2011AAllA252)
文摘
提出了基于信号冗余关系的自动变速操纵系统(ASCS)稳态行驶工况非平稳随机信号多重故障检测和诊断策略。通过分析ASCS非平稳信号特性以及信号之间的冗余关系,提出故障检测和诊断策略设计原则:不可信原则、多故障兼容原则和概率原则,作为故障检测和诊断策略设计的指导思想。同时根据故障诊断结果的准确性和有效性特点将故障诊断结果划分为一级、二级、三级3种类型。通过分析ASCS稳态工况的先验知识,提出非平稳随机信号故障检测和诊断策略,实现发动机转速、变速箱输入轴转速、车速和车辆挡位信号之间单或多重故障诊断的功能。向实车数据中注入不同类型故障来检测故障诊断策略的完整性和正确性,试验结果证实了该方法的有效性和实用性。
关键词
交通运输安全工程
非平稳随机信号
稳态工况
多重故障诊断
自动变速操纵系统
Keywords
traffic and transportation safety engineering
non-stationary random signals
steady state condition
multiple fault diagnosis
automatic transmission control system
分类号
U463.2 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法
黄大荣
陈长沙
孙国玺
赵玲
米波
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
自动变速操纵系统稳态工况下非平稳随机信号的故障诊断技术研究
王滨
刘海鸥
彭建鑫
苗成生
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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