基于变量预测模型的模式识别(variable predictive model based class discriminate,VPMCD)方法是一种充分利用特征值之间相互内在关系进行多分类模式识别的新方法。对VPMCD算法进行了研究,并采用交叉验证法来选择VPMCD模型。针对机械...基于变量预测模型的模式识别(variable predictive model based class discriminate,VPMCD)方法是一种充分利用特征值之间相互内在关系进行多分类模式识别的新方法。对VPMCD算法进行了研究,并采用交叉验证法来选择VPMCD模型。针对机械故障振动信号的特征值之间的相互内在关系,结合本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decom-position,ITD),提出了一种基于本征时间尺度分解和VPMCD的机械故障诊断方法。该方法首先利用ITD方法将原始信号分解若干个PR(proper rotation,PR)分量,然后提取第一个PR分量的无量纲时域统计参数组成特征向量,最后采用VPMCD方法进行机械故障诊断。通过滚动轴承故障诊断实验验证了该方法能有效地应用于小样本多分类机械故障诊断。展开更多
基于变量预测模型的分类识别(Variable predictive model-based class discriminate,VPMCD)方法是一种新的分类识别方法,但模型类型的选择存在主观性。为了解决VPMCD方法应用于机械故障诊断过程中的模型选择问题,结合遗传算法的全局优...基于变量预测模型的分类识别(Variable predictive model-based class discriminate,VPMCD)方法是一种新的分类识别方法,但模型类型的选择存在主观性。为了解决VPMCD方法应用于机械故障诊断过程中的模型选择问题,结合遗传算法的全局优化能力,提出了基于GA-VPMCD(Genetic algorithm and variable predictive model based class discriminate)智能诊断方法。首先通过样本训练建立多个弱VPM(Variable predictive model),然后采用遗传算法优化各个弱VPM的权值,得到最优权值矩阵,最后用最优权值矩阵加权融合测试样本的弱VPM特征变量预测值,得到最佳特征变量预测值,并以误差平方和最小为辨别函数分类识别故障类型。通过GA-VPMCD方法在滚动轴承故障智能诊断中的应用实验验证了基于GA-VPMCD的故障智能诊断方法能有效地提高诊断精度和诊断系统的鲁棒性。展开更多
文摘基于变量预测模型的模式识别(variable predictive model based class discriminate,VPMCD)方法是一种充分利用特征值之间相互内在关系进行多分类模式识别的新方法。对VPMCD算法进行了研究,并采用交叉验证法来选择VPMCD模型。针对机械故障振动信号的特征值之间的相互内在关系,结合本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decom-position,ITD),提出了一种基于本征时间尺度分解和VPMCD的机械故障诊断方法。该方法首先利用ITD方法将原始信号分解若干个PR(proper rotation,PR)分量,然后提取第一个PR分量的无量纲时域统计参数组成特征向量,最后采用VPMCD方法进行机械故障诊断。通过滚动轴承故障诊断实验验证了该方法能有效地应用于小样本多分类机械故障诊断。
文摘基于变量预测模型的分类识别(Variable predictive model-based class discriminate,VPMCD)方法是一种新的分类识别方法,但模型类型的选择存在主观性。为了解决VPMCD方法应用于机械故障诊断过程中的模型选择问题,结合遗传算法的全局优化能力,提出了基于GA-VPMCD(Genetic algorithm and variable predictive model based class discriminate)智能诊断方法。首先通过样本训练建立多个弱VPM(Variable predictive model),然后采用遗传算法优化各个弱VPM的权值,得到最优权值矩阵,最后用最优权值矩阵加权融合测试样本的弱VPM特征变量预测值,得到最佳特征变量预测值,并以误差平方和最小为辨别函数分类识别故障类型。通过GA-VPMCD方法在滚动轴承故障智能诊断中的应用实验验证了基于GA-VPMCD的故障智能诊断方法能有效地提高诊断精度和诊断系统的鲁棒性。
