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复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法
被引量：
18
1
作者
黄大荣
陈长沙
+2 位作者
孙国玺
赵玲
米波
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期1649-1657,共9页
由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA...
由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。
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关键词
机械学
轴承多重故障诊断
拉格朗日极值法
线性判别分析
反向传播神经网络
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职称材料
题名
复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法
被引量：
18
1
作者
黄大荣
陈长沙
孙国玺
赵玲
米波
机构
重庆交通大学信息科学与工程学院
广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期1649-1657,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61663008
61573076
+8 种基金
61473094
61304104
61004118)
教育部留学归国人员科研启动基金项目(2015-49)
重庆市高等学校优秀人才支持计划项目(2014-18)
广东省石化装备故障诊断重点实验室开放式基金项目(GDUPKLAB201501
GDUPKLAB201604)
重庆市研究生教育教学改革研究重点项目(yjg152011)
重庆市高等教育学会2015-2016高等教育科学研究课题项目(CQGJ15010C)
文摘
由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。
关键词
机械学
轴承多重故障诊断
拉格朗日极值法
线性判别分析
反向传播神经网络
Keywords
mechanics
bearing multiple fault diagnosis
Lagrangian extremum method
linear discrimi- nant analysis
BP neural network
分类号
TH133.331 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法
黄大荣
陈长沙
孙国玺
赵玲
米波
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
18
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