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一种基于ILCD融合与多重分形去趋势波动分析的退化特征提取方法
被引量：
6
1
作者
王浩天
段修生
+2 位作者
单甘霖
孙健
王兴
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期233-238,256,共7页
液压泵性能退化过程中,振动信号非线性强,导致退化特征提取困难、表征能力有限,为此,提出一种基于改良型局部特征尺度分解(ILCD)融合与多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)的退化特征提取方法。在对信号进行ILCD分解的基础上,通过构建敏感...
液压泵性能退化过程中,振动信号非线性强,导致退化特征提取困难、表征能力有限,为此,提出一种基于改良型局部特征尺度分解(ILCD)融合与多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)的退化特征提取方法。在对信号进行ILCD分解的基础上,通过构建敏感因子从各内禀尺度分量(ISCs)筛选出包含关键故障信息的敏感分量,并依据融合规则实现多通道振动信号的融合处理,以改善重构信号中的特征信息;在此基础上,利用带有加窗分割的MF-DFA方法对融合信号作进一步处理,选取多重分形谱敏感参数作为液压泵性能退化特征向量;利用液压泵实测振动信号,验证了该方法的有效性。
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关键词
改良型局部特征尺度分解算法(
ilcd
)
多通道信号融合
敏感因子
退化特征提取
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职称材料
改进LMD和LS-SVM在小电流接地故障选线中的应用
被引量：
2
2
作者
曹丽芳
赵朋程
+4 位作者
陈颖
王玉田
张淑清
张航飞
徐剑涛
《计量学报》
CSCD
北大核心
2016年第6期632-637,共6页
提出一种改进的局部均值分解（LMD）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的小电流接地故障选线新方法。针对LMD存在端点效应的缺陷，提出了一种最小平方距离相关的改进算法，对端点效应进行了有效的抑制；LS-SVM在SVM基础上，用二次...
提出一种改进的局部均值分解（LMD）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的小电流接地故障选线新方法。针对LMD存在端点效应的缺陷，提出了一种最小平方距离相关的改进算法，对端点效应进行了有效的抑制；LS-SVM在SVM基础上，用二次损失函数代替不敏感损失函数，用等式约束代替不等式约束，降低了计算复杂度。与径向基神经网络（RBF）方法的分类效果对比，验证了LS-SVM在非线性模式识别方面的优势。实验表明该方法能够很好地选出故障线路，为小电流接地故障选线提供了一种有效的新方法。
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关键词
计量学
故障选线
小电流接地
局部均值分解
端点效应
LMD改进算法
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
一种基于ILCD融合与多重分形去趋势波动分析的退化特征提取方法
被引量：
6
1
作者
王浩天
段修生
单甘霖
孙健
王兴
机构
[
陆军工程大学
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第6期233-238,256,共7页
基金
国家自然科学基金(51305454)
文摘
液压泵性能退化过程中,振动信号非线性强,导致退化特征提取困难、表征能力有限,为此,提出一种基于改良型局部特征尺度分解(ILCD)融合与多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)的退化特征提取方法。在对信号进行ILCD分解的基础上,通过构建敏感因子从各内禀尺度分量(ISCs)筛选出包含关键故障信息的敏感分量,并依据融合规则实现多通道振动信号的融合处理,以改善重构信号中的特征信息;在此基础上,利用带有加窗分割的MF-DFA方法对融合信号作进一步处理,选取多重分形谱敏感参数作为液压泵性能退化特征向量;利用液压泵实测振动信号,验证了该方法的有效性。
关键词
改良型局部特征尺度分解算法(
ilcd
)
多通道信号融合
敏感因子
退化特征提取
Keywords
improved
local
characteristic-scale
decomposition
algorithm
(
ilcd
)
multi-channel signals fusion
sensitive factor
degradation feature extraction
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
改进LMD和LS-SVM在小电流接地故障选线中的应用
被引量：
2
2
作者
曹丽芳
赵朋程
陈颖
王玉田
张淑清
张航飞
徐剑涛
机构
燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2016年第6期632-637,共6页
基金
国家自然科学基金(61471312,61077071)
河北省自然科学基金(F2015203413)
文摘
提出一种改进的局部均值分解（LMD）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的小电流接地故障选线新方法。针对LMD存在端点效应的缺陷，提出了一种最小平方距离相关的改进算法，对端点效应进行了有效的抑制；LS-SVM在SVM基础上，用二次损失函数代替不敏感损失函数，用等式约束代替不等式约束，降低了计算复杂度。与径向基神经网络（RBF）方法的分类效果对比，验证了LS-SVM在非线性模式识别方面的优势。实验表明该方法能够很好地选出故障线路，为小电流接地故障选线提供了一种有效的新方法。
关键词
计量学
故障选线
小电流接地
局部均值分解
端点效应
LMD改进算法
最小二乘支持向量机
Keywords
metrology
fault line selection
small current grounding
local
mean
decomposition
end effect
LMD
improved
algorithm
least squares support vector machines
分类号
TB971 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于ILCD融合与多重分形去趋势波动分析的退化特征提取方法
王浩天
段修生
单甘霖
孙健
王兴
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019
6
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职称材料
2
改进LMD和LS-SVM在小电流接地故障选线中的应用
曹丽芳
赵朋程
陈颖
王玉田
张淑清
张航飞
徐剑涛
《计量学报》
CSCD
北大核心
2016
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
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