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机械故障模式识别的ICA基神经网络方法
被引量：
3
1
作者
焦卫东
杨世锡
吴昭同
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期151-154,共4页
首先利用 ICA及基于残余互信息的二次特征抽取策略 ,进行不同机械状态模式 (包括正常和齿轮点蚀状态 )的特征提取 ,随后以此训练某一典型神经网络 (如多层感知器、径向基或自组织映射网络 ) ,以实现模式的最终分类。借助 ICA,隐藏于多...
首先利用 ICA及基于残余互信息的二次特征抽取策略 ,进行不同机械状态模式 (包括正常和齿轮点蚀状态 )的特征提取 ,随后以此训练某一典型神经网络 (如多层感知器、径向基或自组织映射网络 ) ,以实现模式的最终分类。借助 ICA,隐藏于多通道振动观测中的高阶特征得以有效提取 ,从而实现机械状态模式的准确识别。对照分类实验结果表明 ,基于 ICA SOM分类方法不仅具有较好的故障模式分类能力 ,且实现简单 ,在机器运行状况监测中有较大的应用潜力。
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关键词
机械故障
故障检测
模式识别
ICA基神经网络法
独立分量分析
残余互信息
多层感知器
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职称材料
题名
机械故障模式识别的ICA基神经网络方法
被引量：
3
1
作者
焦卫东
杨世锡
吴昭同
机构
浙江大学机械与能源工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期151-154,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目 (项目编号 :5 0 2 0 5 0 2 5 )
浙江省自然科学基金资助项目 (项目编号 :5 0 0 10 0 4)
文摘
首先利用 ICA及基于残余互信息的二次特征抽取策略 ,进行不同机械状态模式 (包括正常和齿轮点蚀状态 )的特征提取 ,随后以此训练某一典型神经网络 (如多层感知器、径向基或自组织映射网络 ) ,以实现模式的最终分类。借助 ICA,隐藏于多通道振动观测中的高阶特征得以有效提取 ,从而实现机械状态模式的准确识别。对照分类实验结果表明 ,基于 ICA SOM分类方法不仅具有较好的故障模式分类能力 ,且实现简单 ,在机器运行状况监测中有较大的应用潜力。
关键词
机械故障
故障检测
模式识别
ICA基神经网络法
独立分量分析
残余互信息
多层感知器
Keywords
Fault detection, Pattern recognition, ICA, RMI, Multi-layer perceptron
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机械故障模式识别的ICA基神经网络方法
焦卫东
杨世锡
吴昭同
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
3
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