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基于VMD和拉普拉斯分值的柴油机故障诊断
被引量：
3
1
作者
吉哲
傅忠谦
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2017年第10期129-133,137,共6页
针对柴油机声信号非平稳非线性的特性,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和拉普拉斯分值(LS)的柴油机故障诊断方法。首先对柴油机声信号进行变分模态分解,从分解得到的各模态函数中进行统计特征提取,组成初始特征集;然后利用改进的拉普...
针对柴油机声信号非平稳非线性的特性,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和拉普拉斯分值(LS)的柴油机故障诊断方法。首先对柴油机声信号进行变分模态分解,从分解得到的各模态函数中进行统计特征提取,组成初始特征集;然后利用改进的拉普拉斯分值算法进行特征排序,以支持向量机(SVM)为故障分类器,实现柴油机的故障诊断;最后通过设计接受者操作特性(ROC)指示器,确定故障诊断的最优维。将该方法应用到6135D型柴油机四种常见故障的诊断中,实验结果表明该方法能有效提取柴油机声信号特征并具有较高的诊断精度。
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关键词
变分模态分解
拉普拉斯分值
特征提取
支持向量机
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职称材料
题名
基于VMD和拉普拉斯分值的柴油机故障诊断
被引量：
3
1
作者
吉哲
傅忠谦
机构
中国科学技术大学信息科学技术学院
海军蚌埠士官学校二系
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2017年第10期129-133,137,共6页
文摘
针对柴油机声信号非平稳非线性的特性,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和拉普拉斯分值(LS)的柴油机故障诊断方法。首先对柴油机声信号进行变分模态分解,从分解得到的各模态函数中进行统计特征提取,组成初始特征集;然后利用改进的拉普拉斯分值算法进行特征排序,以支持向量机(SVM)为故障分类器,实现柴油机的故障诊断;最后通过设计接受者操作特性(ROC)指示器,确定故障诊断的最优维。将该方法应用到6135D型柴油机四种常见故障的诊断中,实验结果表明该方法能有效提取柴油机声信号特征并具有较高的诊断精度。
关键词
变分模态分解
拉普拉斯分值
特征提取
支持向量机
Keywords
variational mode decomposition
laplacian score
feature extraction
support vector machine
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VMD和拉普拉斯分值的柴油机故障诊断
吉哲
傅忠谦
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2017
3
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