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快速移不变稀疏分类算法在线识别汽油机故障
1
作者
张晓焱
刘永
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第11期230-235,共6页
针对移不变稀疏编码算法在线运行时效率不高的问题,提出一种能够明显提高移不变稀疏编码效率的快速算法,并结合稀疏分类实现对汽油发动机故障的在线识别。该算法首先把移不变问题从时域转换到频域上,然后采用特征标记法和拉格朗日对偶...
针对移不变稀疏编码算法在线运行时效率不高的问题,提出一种能够明显提高移不变稀疏编码效率的快速算法,并结合稀疏分类实现对汽油发动机故障的在线识别。该算法首先把移不变问题从时域转换到频域上,然后采用特征标记法和拉格朗日对偶法对稀疏系数和分类字典进行求解,在保证稀疏识别精度的同时大幅降低了问题求解的时间复杂度,从而有效改善了发动机故障在线识别系统的实时性。在发动机上的实验结果表明,该算法在怠速和1 500~2 000 r/min工况下对五种常见机械故障的平均识别精度分别为92.35%和91.44%,和其他识别算法大致持平。但其平均在线分类时间仅为13.91 ms和14.5 ms,且分类字典的平均训练速度同样仅为1.43 s和1.47 s,均明显快于其他识别算法。
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关键词
移不变
稀疏分类
特征标记
拉格朗日对偶
实时性
汽油发动机
在线
故障
识别
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职称材料
基于FSDD和MAC的复杂工况滚动轴承在线故障诊断方法
2
作者
孙万峰
王禹
+1 位作者
孙宇
武凯
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第1期55-61,共7页
环模制粒机的核心零件需在高温、高湿条件下长时间连续运行,极易发生滚动轴承故障,严重影响生产安全。针对复杂工况下环模制粒机滚动轴承故障无法在线诊断的问题,提出了一种基于频域空间分解(FSDD)和模态保证准则(MAC)的滚动轴承故障在...
环模制粒机的核心零件需在高温、高湿条件下长时间连续运行,极易发生滚动轴承故障,严重影响生产安全。针对复杂工况下环模制粒机滚动轴承故障无法在线诊断的问题,提出了一种基于频域空间分解(FSDD)和模态保证准则(MAC)的滚动轴承故障在线识别方法。首先,对滚动轴承的振动信号进行了在线测量,采集了不同工况下的故障振动数据,并采用均方根(RMS)方法,从不同工况下的振动信号中分析出了振动状况最严重的工况;然后,采用频域空间分解法(FSDD),识别出了其模态频率、阻尼比及振型等模态参数,并利用模态保证准则(MAC)从模态参数中提取出了故障特征频率,达到了损伤判断的目的;最后,以出现故障的K15环模制粒机为例,进行了滚动轴承在线故障诊断的实验。研究结果表明:基于FSDD和MAC的方法,可识别出环模制粒机的故障特征频率为57.83 Hz,故障点为轴承SKF 24024CC/W33的外圈;该方法可实现在复杂工况下滚动轴承故障的有效识别。
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关键词
轴承
故障
诊断
频域空间分解
模态保证准则
故障在线识别
均方根
模态参数
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职称材料
题名
快速移不变稀疏分类算法在线识别汽油机故障
1
作者
张晓焱
刘永
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
南京交通职业技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第11期230-235,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61305134)
博士点基金(No.20133219120035)
文摘
针对移不变稀疏编码算法在线运行时效率不高的问题,提出一种能够明显提高移不变稀疏编码效率的快速算法,并结合稀疏分类实现对汽油发动机故障的在线识别。该算法首先把移不变问题从时域转换到频域上,然后采用特征标记法和拉格朗日对偶法对稀疏系数和分类字典进行求解,在保证稀疏识别精度的同时大幅降低了问题求解的时间复杂度,从而有效改善了发动机故障在线识别系统的实时性。在发动机上的实验结果表明,该算法在怠速和1 500~2 000 r/min工况下对五种常见机械故障的平均识别精度分别为92.35%和91.44%,和其他识别算法大致持平。但其平均在线分类时间仅为13.91 ms和14.5 ms,且分类字典的平均训练速度同样仅为1.43 s和1.47 s,均明显快于其他识别算法。
关键词
移不变
稀疏分类
特征标记
拉格朗日对偶
实时性
汽油发动机
在线
故障
识别
Keywords
shift invariant
sparse representation classification
feature sign
Lagrange dual method
real-time performance
gasoline engine
on-line fault recognition
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于FSDD和MAC的复杂工况滚动轴承在线故障诊断方法
2
作者
孙万峰
王禹
孙宇
武凯
机构
南京理工大学机械工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第1期55-61,共7页
基金
江苏省自然科学基金青年基金项目(BK20190473)。
文摘
环模制粒机的核心零件需在高温、高湿条件下长时间连续运行,极易发生滚动轴承故障,严重影响生产安全。针对复杂工况下环模制粒机滚动轴承故障无法在线诊断的问题,提出了一种基于频域空间分解(FSDD)和模态保证准则(MAC)的滚动轴承故障在线识别方法。首先,对滚动轴承的振动信号进行了在线测量,采集了不同工况下的故障振动数据,并采用均方根(RMS)方法,从不同工况下的振动信号中分析出了振动状况最严重的工况;然后,采用频域空间分解法(FSDD),识别出了其模态频率、阻尼比及振型等模态参数,并利用模态保证准则(MAC)从模态参数中提取出了故障特征频率,达到了损伤判断的目的;最后,以出现故障的K15环模制粒机为例,进行了滚动轴承在线故障诊断的实验。研究结果表明:基于FSDD和MAC的方法,可识别出环模制粒机的故障特征频率为57.83 Hz,故障点为轴承SKF 24024CC/W33的外圈;该方法可实现在复杂工况下滚动轴承故障的有效识别。
关键词
轴承
故障
诊断
频域空间分解
模态保证准则
故障在线识别
均方根
模态参数
Keywords
bearing fault diagnosis
frequency and spatial domain decomposition(FSDD)
modal assurance criterion(MAC)
fault online identification
root mean square(RMS)
modal parameters
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
S817.12 [农业科学—畜牧学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
快速移不变稀疏分类算法在线识别汽油机故障
张晓焱
刘永
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于FSDD和MAC的复杂工况滚动轴承在线故障诊断方法
孙万峰
王禹
孙宇
武凯
《机电工程》
CAS
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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