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支持张量机与KNN-AMDM决策融合的齿轮箱故障诊断方法
被引量：
17
1
作者
葛江华
刘奇
+2 位作者
王亚萍
许迪
卫芬
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1093-1101,共9页
针对齿轮箱故障诊断时使用单一传感器进行信号获取过程中存在信息不完整的问题,导致故障特征信息及诊断推理方法具有随机性和模糊性。利用多传感器信息融合的二阶张量特征作为输入,构建了一个支持张量机和集成矩阵距离测度(Assembled Ma...
针对齿轮箱故障诊断时使用单一传感器进行信号获取过程中存在信息不完整的问题,导致故障特征信息及诊断推理方法具有随机性和模糊性。利用多传感器信息融合的二阶张量特征作为输入,构建了一个支持张量机和集成矩阵距离测度(Assembled Matrix Distance Metric,AMDM)的K最近邻分类器(k-nearest neighborhood classifier,KNN)决策融合故障诊断模型。首先,对多传感器信息时频域特征层进行融合,获得二阶张量的特征样本;其次,分别构建基于集成支持张量机、KNN-AMDM的故障诊断模型,并针对两类故障诊断模型的输入,设计了两种基本概率分配赋值的转化方法,通过不断调整参与的传感器数目获得6种不同的故障征兆张量集,进而得到12种不同的初步故障诊断结果;最后,采用D-S证据理论对12个证据体提供的基本概率分配值进行融合决策,得到最终的齿轮箱故障诊断结果。实验对比表明,该方法可提高齿轮故障诊断结果的可信度。
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关键词
故障诊断
多传感器融合
支持张量机
集成矩阵距离测度
决策融合
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职称材料
题名
支持张量机与KNN-AMDM决策融合的齿轮箱故障诊断方法
被引量：
17
1
作者
葛江华
刘奇
王亚萍
许迪
卫芬
机构
哈尔滨理工大学机械动力工程学院
湖南科技大学机电工程学院
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1093-1101,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51575143)
黑龙江省自然科学基金资助项目(E2016046)
文摘
针对齿轮箱故障诊断时使用单一传感器进行信号获取过程中存在信息不完整的问题,导致故障特征信息及诊断推理方法具有随机性和模糊性。利用多传感器信息融合的二阶张量特征作为输入,构建了一个支持张量机和集成矩阵距离测度(Assembled Matrix Distance Metric,AMDM)的K最近邻分类器(k-nearest neighborhood classifier,KNN)决策融合故障诊断模型。首先,对多传感器信息时频域特征层进行融合,获得二阶张量的特征样本;其次,分别构建基于集成支持张量机、KNN-AMDM的故障诊断模型,并针对两类故障诊断模型的输入,设计了两种基本概率分配赋值的转化方法,通过不断调整参与的传感器数目获得6种不同的故障征兆张量集,进而得到12种不同的初步故障诊断结果;最后,采用D-S证据理论对12个证据体提供的基本概率分配值进行融合决策,得到最终的齿轮箱故障诊断结果。实验对比表明,该方法可提高齿轮故障诊断结果的可信度。
关键词
故障诊断
多传感器融合
支持张量机
集成矩阵距离测度
决策融合
Keywords
fault diagnosis
multi-sensor fusion
support tensor machine
assembled matrix distance metric
decision fusion
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
支持张量机与KNN-AMDM决策融合的齿轮箱故障诊断方法
葛江华
刘奇
王亚萍
许迪
卫芬
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
17
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