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题名基于补偿距离评估-小波核PCA的滚动轴承故障诊断
被引量：12
- 1
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作者
王宏超
陈进
董广明
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机构
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2013年第18期87-90,94,共5页
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文摘
提出基于补偿距离评估技术-小波核PCA的滚动轴承故障诊断方法。将补偿距离评估技术用于滚动轴承时、频域故障特征向量降维,将降维后故障特征向量作为小波核PCA的特征向量。将分类结果与未进行补偿距离评估技术降维直接进行小波核主元分析结果比较表明,前者分类效果紧致性及计算效率更高。为突出小波核主元分析方法优势,将其与常用RBF核函数主元分析方法比较表明,前者聚类效果紧致性更高。
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关键词
补偿距离评估技术
小波核
主元分析
滚动轴承
故障诊断
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Keywords
CDET
wavelet kernel
PCA
rolling bearing
fault diagnosis
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于集成隐马尔可夫模型的轴承故障诊断
被引量：10
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作者
蒋会明
陈进
董广明
刘韬
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机构
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2014年第10期92-96,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51175329)
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文摘
对轴承振动信号进行时频分析获得全特征集;运用距离补偿法提取轴承故障敏感特征获得敏感特征集。两种特征集在用于训练、测试轴承状态时不仅诊断率不同,且误判样本亦不同。基于此,提出基于集成隐马尔可夫模型的轴承故障诊断方法。采用两种特征集分别建立两独立隐马尔可夫模型;运用平均法则、最大似然概率法集成隐马尔可夫模型分类效果;对轴承信号进行故障诊断。实验结果表明,与基于敏感特征集、全特征集的分类器相比,该模型分类器在轴承故障诊断中识别精度更高。
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关键词
轴承故障诊断
补偿距离评估技术
隐马尔可夫模型
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Keywords
bearing fault diagnosis
evaluation technique based on compensation distance
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于CDET/MPSO-SVM的道岔故障诊断
被引量：12
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作者
刘应君
司涌波
陈光武
魏宗寿
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机构
兰州交通大学自动控制研究所
兰州交通大学甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期52-59,共8页
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基金
国家自然科学基金(61863024)
甘肃省高等学校科研项目(2018C-11,2018A-22)
甘肃省自然科学基金(18JR3RA130)。
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文摘
针对目前铁路道岔故障率高,维护质量低等问题,以S700K型转辙机功率曲线为研究对象,提出一种补偿距离评估技术(Compensation Distance Evaluation Technique,CDET)结合改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的道岔智能故障诊断方法.首先,通过分析S700K转辙机动作机理,将功率曲线分成启动、解锁、转换、锁闭、构通表示5个阶段,分别提取各阶段道岔功率曲线相应的特征集;然后,利用补偿距离评估技术对提取的特征候选集进行降维,选出敏感特征;最后,引入扰动项和动量项对粒子群算法进行改进并优化SVM相关参数,作为分类器对道岔故障进行预测,并与基于PSO-SVM,SVM等分类算法进行比较.仿真验证表明:该方法诊断正确率达到97%以上,能有效地识别道岔故障类型.
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关键词
故障诊断
道岔
S700K转辙机
改进粒子群算法
支持向量机
补偿距离评估技术
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Keywords
fault diagnosis
turnout
S700K switch machine
modified particle swarm optimization algorithm
support vector machine
compensation distance evaluation technique
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分类号
U284.92
[交通运输工程—交通信息工程及控制]
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