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基于自适应多小波与综合距离评估指数的旋转机械故障特征提取
被引量：
6
1
作者
卢娜
肖志怀
+1 位作者
张广涛
孙召辉
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2014年第12期193-199,210,共8页
旋转机械设备故障诊断主要包括信号采集、特征提取和故障识别,而特征提取是进行故障诊断的基础和保证诊断结果正确的关键,为了提高特征参数对故障的敏感性,提出了基于自适应多小波与综合距离评估指数的旋转机械故障特征提取方法。该方...
旋转机械设备故障诊断主要包括信号采集、特征提取和故障识别,而特征提取是进行故障诊断的基础和保证诊断结果正确的关键,为了提高特征参数对故障的敏感性,提出了基于自适应多小波与综合距离评估指数的旋转机械故障特征提取方法。该方法以综合距离评估指数最大值为目标函数,利用遗传算法从CL3自适应多小波库中选择最优多小波,并将该最优多小波用于转子振动信号的特征提取。通过对正常、不对中、不平衡、碰摩四种设备状态下采集的振动信号进行特征提取,并将所提出的方法和传统特征提取方法提取的特征参数输入到K-最邻近分类器进行分析,结果表明,所提出的方法能够大大增强特征参数对故障的敏感性,获得更高的故障诊断准确率。
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关键词
旋转机械
特征提取
故障诊断
cl
3
自
适应
多
小波
综合距离评估指数
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职称材料
基于CL3-AMW与LTSA的水电机组振动故障特征提取研究
被引量：
6
2
作者
卢娜
张广涛
+2 位作者
姚泽
原文林
孙斌
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期103-111,共9页
水电机组结构复杂,运行环境恶劣,其运行状态受水、机、电多因素耦合影响,使得传统特征提取方法所得特征敏感性差。针对此问题,提出了基于CL3自适应多小波(CL3 adaptive multiwavelets,CL3-AMW)与局部切空间排列(local tangent space ali...
水电机组结构复杂,运行环境恶劣,其运行状态受水、机、电多因素耦合影响,使得传统特征提取方法所得特征敏感性差。针对此问题,提出了基于CL3自适应多小波(CL3 adaptive multiwavelets,CL3-AMW)与局部切空间排列(local tangent space alignment,LTSA)的水电机组振动故障特征提取方法。该方法根据水电机组振动信号特点,对信号处理方法进行自适应改变,通过高维振动故障特征集的自适应构建、特征选择和特征融合三个方面提高水电机组振动故障特征敏感性。利用该方法进行特征提取实验,结果表明,与其他方法相比,所提出的方法能够提高故障特征参数敏感性,为准确识别机组振动故障奠定基础。
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关键词
振动信号
特征提取
cl
3
自
适应
多
小波
LTSA
水电机组
原文传递
题名
基于自适应多小波与综合距离评估指数的旋转机械故障特征提取
被引量：
6
1
作者
卢娜
肖志怀
张广涛
孙召辉
机构
武汉大学水力机械过渡过程教育部重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2014年第12期193-199,210,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51179135
51379160)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(201120802020004)
文摘
旋转机械设备故障诊断主要包括信号采集、特征提取和故障识别,而特征提取是进行故障诊断的基础和保证诊断结果正确的关键,为了提高特征参数对故障的敏感性,提出了基于自适应多小波与综合距离评估指数的旋转机械故障特征提取方法。该方法以综合距离评估指数最大值为目标函数,利用遗传算法从CL3自适应多小波库中选择最优多小波,并将该最优多小波用于转子振动信号的特征提取。通过对正常、不对中、不平衡、碰摩四种设备状态下采集的振动信号进行特征提取,并将所提出的方法和传统特征提取方法提取的特征参数输入到K-最邻近分类器进行分析,结果表明,所提出的方法能够大大增强特征参数对故障的敏感性,获得更高的故障诊断准确率。
关键词
旋转机械
特征提取
故障诊断
cl
3
自
适应
多
小波
综合距离评估指数
Keywords
rotating machinery
feature extraction
fault diagnosis
cl
3
adaptive multi-wavelet
synthesis distance evaluation index
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于CL3-AMW与LTSA的水电机组振动故障特征提取研究
被引量：
6
2
作者
卢娜
张广涛
姚泽
原文林
孙斌
机构
郑州大学水利科学与工程学院
润电能源科学技术有限公司
广东电科院能源技术有限责任公司
出处
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期103-111,共9页
基金
国家自然科学基金(51609203).
文摘
水电机组结构复杂,运行环境恶劣,其运行状态受水、机、电多因素耦合影响,使得传统特征提取方法所得特征敏感性差。针对此问题,提出了基于CL3自适应多小波(CL3 adaptive multiwavelets,CL3-AMW)与局部切空间排列(local tangent space alignment,LTSA)的水电机组振动故障特征提取方法。该方法根据水电机组振动信号特点,对信号处理方法进行自适应改变,通过高维振动故障特征集的自适应构建、特征选择和特征融合三个方面提高水电机组振动故障特征敏感性。利用该方法进行特征提取实验,结果表明,与其他方法相比,所提出的方法能够提高故障特征参数敏感性,为准确识别机组振动故障奠定基础。
关键词
振动信号
特征提取
cl
3
自
适应
多
小波
LTSA
水电机组
Keywords
vibration signal
feature extraction
cl
3
adaptive multiwavelet
LTSA
hydro-turbine generating unit
分类号
TV738 [水利工程—水利水电工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应多小波与综合距离评估指数的旋转机械故障特征提取
卢娜
肖志怀
张广涛
孙召辉
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2014
6
下载PDF
职称材料
2
基于CL3-AMW与LTSA的水电机组振动故障特征提取研究
卢娜
张广涛
姚泽
原文林
孙斌
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
6
原文传递
已选择
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条
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参考文献
引证文献
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