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《计算机集成制造系统》2017,(12)
为实现在役风机基座螺栓松动程度诊断的自动化与高精度,解决松动特征提取与敏感特征选取、高维非线性约简与松动程度稳定识别的问题,提出基于振动敏感特征与流形学习约简的风机基座螺栓松动程度诊断方法。首先,融合振动信号时频特征构建出原始松动程度特征集,实现对松动程度的定量表征;设计出风机基座连接螺栓松动程度敏感性指标算法,选取敏感特征构建松动程度敏感特征集,增强特征集的表征性能。再应用正交局部保持映射流形学习算法对松动程度敏感特征集进行非线性约简,滤除冗余信息获得分类特性好的低维松动程度特征集,并输入加权最近邻分类器进行松动程度识别。工程应用结果证明了所提方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对滚动轴承非平稳振动信号的特征提取及维数优化问题,提出了融合局部均值分解与拉普拉斯特征映射的轴承故障诊断方法。首先,通过局部均值分解对非平稳振动信号进行平稳化分解,提取乘积函数分量、瞬时频率及瞬时幅值的高维信号特征集;然后,将高维特征集作为拉普拉斯特征映射算法的学习对象,提取轴承高维故障特征集的内在流形分布,以获得敏感、稳定的轴承振动特征参数,实现基于非平稳振动信号分析的滚动轴承故障特征提取;最后,结合支持向量分类模型量化LMD-LE方法的特征提取效果,实现不同状况下的轴承故障分类。轴承故障样本分类识别平均正确率达到91.17%,表明LMD-LE方法有效实现了高维局部均值分解特征集合的降噪,所提取的特征矩阵对轴承故障特征描述准确。 相似文献
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针对滚动轴承故障种类识别与程度判断问题,提出了一种融合经验模式分解与核主元分析的故障诊断方法:首先,运用经验模式分解将滚动轴承故障信号分解成不同特征尺度下的本征模式分量,采用Hilbert-Huang变换对信号进行相应的时频分析,从本征模式分量函数和瞬时频率中分别提取时域和频域的统计特征集与无量纲特征集;其次,引入非线性核主元分析方法,对故障特征集进行处理,从而消除特征集中的冗余特征,并大幅度降低特征向量维数,得到能够反映故障本质的主元特征集;最后,构造支持向量机多类分类网络,实现了对不同故障模式与不同损伤程度滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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《机械工程与自动化》2020,(2)
针对单一或单域特征难以全面反映设备零部件运行状态的问题,提出了一种基于混合域特征集与粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization Support Vector Machine,PSO-SVM)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,分别采用基于时域、频域以及时频域的信号处理方法进行特征提取;然后将提取到的特征指标进行有机结合,构建混合域特征集;最后将混合域特征集输入粒子群优化支持向量机中实现滚动轴承早期故障的诊断。通过对凯斯西储大学轴承故障诊断实验数据进行验证,结果表明该方法在轴承故障诊断中具有精确性与稳定性。 相似文献
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面向对象的双向特征映射技术与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
并行工程的实现要求多个应用特征空间在保持信息完整性,一致性的前提下实行双向映射。以产品全局特征模型为中心的映射过程分解成,从全局特征领域抽象特征再到领域具体特征的三个层次进行。映射认识以特征为对象按面向对象技术表达和组织,由系统知识库和过程知识库共同驱动双向特征映射的实现。 相似文献
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提出了一种基于主元分析(PCA)的控制图特征提取方法,先用常规控制图提取生产过程数据集,再将其高维特征进行线性组合并向低维空间投影,从而降低了分类器的输入维数,提高特征的敏感性。用一个含有6种趋势的20维特征数据集进行测试,通过PCA预处理后,特征被降到了3维并保留了88%的分类信息;再用BP分类器对特征提取前后的数据集进行识别,结果优于新型RSFM网络进行直接识别的效果。实验结果表明了本文方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于特征映射的冲压工艺设计研究 总被引:2,自引:0,他引:2
冲压工艺设计是冲模设计过程中的关键一环。将特征映射技术引入到冲压工艺设计中;给出了特征映射中原象特征(设计特征)与象特征(工艺特征)的数学描述,讨论了四种映射方式(直接映射、共轭映射、组合映射与投影映射);基于产生式规则知识,具体描述了特征映射的实施方法。 相似文献
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将数控工艺的设计分成了两大模块,即加工特征级的智能工艺决策过程和加工方法级的派生式数控代码生成。对加工特征进行数控加工工步设计时,辅以加工特征数控工艺决策知识库、机床特征映射库和刀具特征映射库的智能支持,提高了工艺决策的准确性和智能化水平。同时以加工特征为单元,采用参数化编程技术实现数控程序的派生式生成,提高了数控程序设计效率和质量,并有利于数控程序设计的自动化、智能化、模块化。 相似文献
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基于特征映射的机械产品成本估算方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
分析了机械产品在设计阶段的成本估算策略,建立了基于特征映射的产品并行成本估算模型,研究了成本特征表达方法,给出特征映射以及成本估算流程,开发了估算软件,并应用于油压减振器的零件设计中,取得较好效果。 相似文献
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提出一种可以直接从振动信号中提取频域特征的非对称自编码器方法。与传统自编码器以重构振动信号作为目标输出不同,频域自编码器使用振动信号的频谱作为目标输出,这种非对称的自编码器可以学习振动信号与其频谱之间的映射关系,使得编码器可以输出频域特征。为了说明提出的频域自编码器的特征提取效果,在轴承数据集上进行特征提取和故障诊断实验,在没有引入标签信息的情况下,频域自编码器提取到的特征表现出较好的聚类效果,能够区分轴承的不同故障类型;进一步进行了泛化实验,训练分类器时使用1%的有标签样本,可以达到90%以上的故障分类准确率。实验结果表明,频域自编码器与传统自编码器相比,可以更好地提取振动信号的故障特征信息,具有一定的实用价值。 相似文献
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本文形式化地描述了特征及其相关属性 ,分析了特征的生成属性。在解决特征一致性问题时 ,首先将特征分为应用特征、形状特征及特征表示三层 ,然后通过特征转换和特征映射将制造特征与设计特征有机地结合在一起 ;抽象特征概念的引入 ,减少了CAD系统与CAPP/CAM系统之间的信息转换 ,同时又使得在产品的开发初期 ,设计师和工艺师就能进行并行工作。本文详细给出了系统ZD -MCADII在集成系统GS -ICCC中与CAPP的特征接口。 相似文献