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题名局部鲁棒主成分分析及其在故障诊断中的应用
被引量：2
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作者
苏立鹏
金樟民
尤戈
易灿灿
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机构
温州市特种设备检测研究院
武汉科技大学
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2021年第8期246-249,255,共5页
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基金
国家自然科学基金(51805382)
浙江省级质监科研项目(20180363)。
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文摘
机械设备故障振动信号的分析一般需要经过特征提取,然而由于背景噪声或者环境干扰的存在使得信号的信息适用性下降,从而导致特征提取存在很大的困难。一种新的局部鲁棒主成分分析的降噪方法被提出,该方法假设数据矩阵在有限个局部区域可以分解为表示信号特征信息的低秩成分和代表噪声的稀疏成分的加权和,且矩阵只需在局部区域具有低秩的属性而不必要满足全局低秩的强条件,并通过有限个局部低秩矩阵的平滑凸组合来全局逼近原始矩阵。通过仿真实验和实测的轴承外圈故障数据的分析,证明了提出的方法具有较强的降噪和特征提取效果。
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关键词
机械设备故障诊断
特征提取
局部鲁棒主成分分析
平滑核函数
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Keywords
Mechanical Equipment Fault Diagnosis
Feature Extraction
Local Robust Principal Component Analysis
Smoothing Kernel Function
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
U462.1
[机械工程—车辆工程]
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题名基于聚类分析的客户用电模式智能识别方法
被引量：55
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作者
彭显刚
赖家文
陈奕
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机构
广东工业大学自动化学院
广东电网公司湛江供电局
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014年第19期68-73,共6页
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基金
广东省自然科学基金(10151009001000045)
南方电网科技项目(K-GD2012-214)~~
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文摘
结合k-means、k-medoids、SOM以及FCM等聚类算法,构建了电力大客户典型用电模式的聚类分析模型,提出了一种评估聚类效果的新方法。首先通过分析电力客户用电指标数据及其特点,提出采用高斯滤波器对含"噪声"曲线数据进行平滑处理来获取客户用电数据。然后提出了聚类平均半径、平均直径和平均最小间距等3个评价指标,并以此为基础设计出一种评估聚类得分的新方法。最后使用聚类分析模型对某地区电力大客户日用电量曲线进行聚类分析,实现了地区典型用电模式的自动识别功能。实际算例分析结果表明,该评估方法物理概念清晰、简便、实用。
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关键词
用电模式分析
高斯核函数平滑
聚类效果评估
聚类分析
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Keywords
power consumption profile analysis
Gaussian smoothing
clustering evaluation
clustering analysis
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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