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基于小波包分析和优化KNN的电动开度阀故障检测方法
被引量：
2
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作者
唐炜
陈远
程鲲鹏
《液压与气动》
北大核心
2024年第1期46-55,共10页
针对以微控制器MCU为控制核心的电动开度阀控制系统难以集成高效且计算量小的故障检测子系统的问题,基于小波包变换和优化K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法提出了一种电动开度阀故障检测方法。对阀门振动信号进行小波包变换,计算小波...
针对以微控制器MCU为控制核心的电动开度阀控制系统难以集成高效且计算量小的故障检测子系统的问题,基于小波包变换和优化K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法提出了一种电动开度阀故障检测方法。对阀门振动信号进行小波包变换,计算小波包节点的能量值与其重构信号的时域特征参数。根据Pearson系数筛选出两种与能量强相关的故障特征参数:峰峰值与均方根,并将两者作为KNN算法的样本评价指标;通过对评价指标进行加权优化了KNN算法的距离计算公式,分别在MATLAB和实验样机中进行故障检测测试,对应最高分类准确率分别为92.5%与86.7%。结果表明:实验测试与仿真分析具有较好的一致性,该故障检测方法的优势在于计算量小、故障识别率较高,并能有效地应用于以MCU为核心的电动开度阀控制系统。
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关键词
电动开度阀
小波包分析
优化KNN
故障检测
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职称材料
题名
基于小波包分析和优化KNN的电动开度阀故障检测方法
被引量：
2
1
作者
唐炜
陈远
程鲲鹏
机构
江苏科技大学机械工程学院
江苏远望仪器有限公司技术部
出处
《液压与气动》
北大核心
2024年第1期46-55,共10页
基金
教育部产学合作协同育人项目(202002144037)
江苏省重点研发计划(BE2016009)。
文摘
针对以微控制器MCU为控制核心的电动开度阀控制系统难以集成高效且计算量小的故障检测子系统的问题,基于小波包变换和优化K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法提出了一种电动开度阀故障检测方法。对阀门振动信号进行小波包变换,计算小波包节点的能量值与其重构信号的时域特征参数。根据Pearson系数筛选出两种与能量强相关的故障特征参数:峰峰值与均方根,并将两者作为KNN算法的样本评价指标;通过对评价指标进行加权优化了KNN算法的距离计算公式,分别在MATLAB和实验样机中进行故障检测测试,对应最高分类准确率分别为92.5%与86.7%。结果表明:实验测试与仿真分析具有较好的一致性,该故障检测方法的优势在于计算量小、故障识别率较高,并能有效地应用于以MCU为核心的电动开度阀控制系统。
关键词
电动开度阀
小波包分析
优化KNN
故障检测
Keywords
electric opening valve
wavelet packet transform
optimization KNN
fault detection
分类号
TH137 [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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于小波包分析和优化KNN的电动开度阀故障检测方法
唐炜
陈远
程鲲鹏
《液压与气动》
北大核心
2024
2
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