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基于Elman网络和ECOC-SVM的机电系统并发多故障诊断方法
被引量：
3
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作者
管业勤
蒋祖华
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期1715-1720,共6页
在复杂机电系统多故障并发情形下,面向单一故障的诊断方法难以辅助维修人员决策,容易产生误诊和漏诊的问题。本文提出一种面向复杂机电系统多故障并发下的故障诊断方法,引入损失函数,用Elman网络对故障类型进行初判,改良结合纠错输出码...
在复杂机电系统多故障并发情形下,面向单一故障的诊断方法难以辅助维修人员决策,容易产生误诊和漏诊的问题。本文提出一种面向复杂机电系统多故障并发下的故障诊断方法,引入损失函数,用Elman网络对故障类型进行初判,改良结合纠错输出码与支持向量机(ECOC-SVM)的分类器设计,对Elman网络识别的故障类型进行筛选,实现可能故障原因在线推送。本文收集来自某船用发动机公司售后维修部的真实数据,针对某类型的船用发动机,以其故障诊断过程为例进行实验,验证本文提出的方法有显著优势,结果表明:本文提出的分类算法,在提高复杂机电系统并发故障的诊断效率和诊断质量方面,性能优于常用机器学习分类方法。
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关键词
复杂机电系统
多故障诊断
纠错输出码
支持向量机
损失函数
ELMAN网络
分类器设计
多故障并发
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职称材料
基于核主元分析与纠错输出编码SVM的齿轮故障诊断
被引量：
6
2
作者
邱绵浩
王自营
+1 位作者
安钢
刘东利
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2009年第5期1-5,共5页
为提高齿轮故障诊断的准确率,提出了核主元分析和纠错输出编码支持向量机相结合的方法。首先采用基于核主元分析方法对原始样本向量进行预处理,实现对原始样本向量的降噪及冗余消除。然后采用基于纠错输出编码矩阵构造出若干个互不相关...
为提高齿轮故障诊断的准确率,提出了核主元分析和纠错输出编码支持向量机相结合的方法。首先采用基于核主元分析方法对原始样本向量进行预处理,实现对原始样本向量的降噪及冗余消除。然后采用基于纠错输出编码矩阵构造出若干个互不相关的子支持向量机,以提高分类模型的整体容错能力。最后,把经过核主元处理后的新向量作为纠错输出编码支持向量机的训练及测试样本,实现对不同故障状态齿轮的识别。结果表明,该方法能够提取更有效的分类样本向量,故障诊断效果更好。
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关键词
核主元分析
故障诊断
纠错输出编码支持向量机
齿轮
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职称材料
题名
基于Elman网络和ECOC-SVM的机电系统并发多故障诊断方法
被引量：
3
1
作者
管业勤
蒋祖华
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期1715-1720,共6页
基金
国家自然科学基金项目(71461018,71361019,MC-201720-Z20).
文摘
在复杂机电系统多故障并发情形下,面向单一故障的诊断方法难以辅助维修人员决策,容易产生误诊和漏诊的问题。本文提出一种面向复杂机电系统多故障并发下的故障诊断方法,引入损失函数,用Elman网络对故障类型进行初判,改良结合纠错输出码与支持向量机(ECOC-SVM)的分类器设计,对Elman网络识别的故障类型进行筛选,实现可能故障原因在线推送。本文收集来自某船用发动机公司售后维修部的真实数据,针对某类型的船用发动机,以其故障诊断过程为例进行实验,验证本文提出的方法有显著优势,结果表明:本文提出的分类算法,在提高复杂机电系统并发故障的诊断效率和诊断质量方面,性能优于常用机器学习分类方法。
关键词
复杂机电系统
多故障诊断
纠错输出码
支持向量机
损失函数
ELMAN网络
分类器设计
多故障并发
Keywords
complex electromechanical system
multifault diagnosis
error-correcting output code(ECOC)
support vector machine(SVM)
loss function
Elman network
classifier design
multifault concurrency
分类号
TM307 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
基于核主元分析与纠错输出编码SVM的齿轮故障诊断
被引量：
6
2
作者
邱绵浩
王自营
安钢
刘东利
机构
装甲兵工程学院机械工程系
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2009年第5期1-5,共5页
基金
国防科技重点实验室基金项目(51457050103JB3502)
文摘
为提高齿轮故障诊断的准确率,提出了核主元分析和纠错输出编码支持向量机相结合的方法。首先采用基于核主元分析方法对原始样本向量进行预处理,实现对原始样本向量的降噪及冗余消除。然后采用基于纠错输出编码矩阵构造出若干个互不相关的子支持向量机,以提高分类模型的整体容错能力。最后,把经过核主元处理后的新向量作为纠错输出编码支持向量机的训练及测试样本,实现对不同故障状态齿轮的识别。结果表明,该方法能够提取更有效的分类样本向量,故障诊断效果更好。
关键词
核主元分析
故障诊断
纠错输出编码支持向量机
齿轮
Keywords
kernel principal component analysis(KPCA)
fault diagnosis
error-correcting output codes-support vector machine(
ecoc-svm
)
gear
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Elman网络和ECOC-SVM的机电系统并发多故障诊断方法
管业勤
蒋祖华
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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下载PDF
职称材料
2
基于核主元分析与纠错输出编码SVM的齿轮故障诊断
邱绵浩
王自营
安钢
刘东利
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2009
6
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职称材料
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