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基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法
被引量：
25
1
作者
韩敏
张占奎
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期2139-2149,共11页
针对传统基于核主成分分析的故障检测方法提取非线性特征时只考虑全局结构而忽略局部近邻结构保持的问题,提出基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法。改进核主成分分析方法将流形学习保持局部结构的思想融入核主成分分析的目标函数...
针对传统基于核主成分分析的故障检测方法提取非线性特征时只考虑全局结构而忽略局部近邻结构保持的问题,提出基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法。改进核主成分分析方法将流形学习保持局部结构的思想融入核主成分分析的目标函数中,使得到的特征空间不仅具有原始样本空间的整体结构,还保持样本空间相似的局部近邻结构,可以包含更丰富的特征信息。在此基础上,本文使用改进核主成分分析方法把原始变量空间映射到特征空间,使用费舍尔判别分析在特征空间中构建距离统计量并通过核密度估计确定其控制限,进一步利用相似度的性能诊断方法识别发生的故障类型。采用Tennessee Eastman过程故障检测数据集进行的仿真实验表明所提方法可以取得较好的效果。
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关键词
改进
核
主成分分析
流形学习
费舍尔判别
分析
故障检测
诊断
仿真实验
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职称材料
基于EDMD与改进KPCA算法的机械设备故障诊断方法
被引量：
1
2
作者
金樟民
方学宠
+1 位作者
娄益凡
张富齐
《起重运输机械》
2022年第7期58-65,共8页
机械设备故障诊断本质上是一种故障模式识别的问题,选择合适的诊断方法对诊断结果的准确性至关重要。文中提出了一种将扩展的动模式分解(EDMD)和改进的核主成分分析(improved KPCA)相结合的机械设备故障诊断的算法。首先通过EDMD将振动...
机械设备故障诊断本质上是一种故障模式识别的问题,选择合适的诊断方法对诊断结果的准确性至关重要。文中提出了一种将扩展的动模式分解(EDMD)和改进的核主成分分析(improved KPCA)相结合的机械设备故障诊断的算法。首先通过EDMD将振动信号分解为固有模态函数分量(IMFs),并获得包含特征信息的IMFs,然后对这些有效分量计算如平均值、极值等多个特征参数,从而形成高维数据结构,最后再利用改进的KPCA将这些高维数据映射到低维空间,从而实现对不同故障类型的准确聚类。将文中所述方法应用于仿真信号及所采集的故障模拟综合试验台齿轮故障数据分析。结果表明该方法具有可行性,在机械设备复杂信号处理领域具有良好的应用前景。
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关键词
扩展的动模式分解
改进
的
核
主成分分析
齿轮
故障诊断
方法
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职称材料
题名
基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法
被引量：
25
1
作者
韩敏
张占奎
机构
大连理工大学电子信息与电气工程学部
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期2139-2149,共11页
基金
国家自然科学基金委科学仪器基础研究专项(51327004)
国家自然科学基金项目(61374154)~~
文摘
针对传统基于核主成分分析的故障检测方法提取非线性特征时只考虑全局结构而忽略局部近邻结构保持的问题,提出基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法。改进核主成分分析方法将流形学习保持局部结构的思想融入核主成分分析的目标函数中,使得到的特征空间不仅具有原始样本空间的整体结构,还保持样本空间相似的局部近邻结构,可以包含更丰富的特征信息。在此基础上,本文使用改进核主成分分析方法把原始变量空间映射到特征空间,使用费舍尔判别分析在特征空间中构建距离统计量并通过核密度估计确定其控制限,进一步利用相似度的性能诊断方法识别发生的故障类型。采用Tennessee Eastman过程故障检测数据集进行的仿真实验表明所提方法可以取得较好的效果。
关键词
改进
核
主成分分析
流形学习
费舍尔判别
分析
故障检测
诊断
仿真实验
Keywords
modified kernel principal component analysis
manifold learning
Fisher discriminant analysis
faultdetection
diagnosis
simulation
分类号
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
基于EDMD与改进KPCA算法的机械设备故障诊断方法
被引量：
1
2
作者
金樟民
方学宠
娄益凡
张富齐
机构
温州市特种设备检测院
武汉科技大学
出处
《起重运输机械》
2022年第7期58-65,共8页
基金
国家自然科学基金(51805382)
浙江省市场监管系统科研计划项目(20190332)。
文摘
机械设备故障诊断本质上是一种故障模式识别的问题,选择合适的诊断方法对诊断结果的准确性至关重要。文中提出了一种将扩展的动模式分解(EDMD)和改进的核主成分分析(improved KPCA)相结合的机械设备故障诊断的算法。首先通过EDMD将振动信号分解为固有模态函数分量(IMFs),并获得包含特征信息的IMFs,然后对这些有效分量计算如平均值、极值等多个特征参数,从而形成高维数据结构,最后再利用改进的KPCA将这些高维数据映射到低维空间,从而实现对不同故障类型的准确聚类。将文中所述方法应用于仿真信号及所采集的故障模拟综合试验台齿轮故障数据分析。结果表明该方法具有可行性,在机械设备复杂信号处理领域具有良好的应用前景。
关键词
扩展的动模式分解
改进
的
核
主成分分析
齿轮
故障诊断
方法
Keywords
extended dynamic mode decomposition
improved kernel principal component analysis:gear
failure
diagnosis
method
分类号
TH13 [机械工程—机械制造及自动化]
TH165
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进核主成分分析的故障检测与诊断方法
韩敏
张占奎
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
25
下载PDF
职称材料
2
基于EDMD与改进KPCA算法的机械设备故障诊断方法
金樟民
方学宠
娄益凡
张富齐
《起重运输机械》
2022
1
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职称材料
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