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1.
提出了一种基于主成分分析(PCA)和多变量极限学习机(MELM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法首先利用PCA技术融合多个表征轴承运行状态与衰退趋势的时域频域特征指标来消除特征间的冗余性和相关性;进一步在单变量极限学习机(ELM)的基础上构建多变量极限学习机模型来预测轴承剩余寿命。该方法克服了传统单变量极限学习机结构简单、信息匮乏等缺点,能有效提高轴承剩余寿命的预测精度。运用全寿命轴承振动数据对模型进行验证,结果表明,相比单独应用ELM模型或MELM模型,基于PCA和MELM剩余寿命预测方法具有更高的预测精度和稳定性。  相似文献   
2.
何群  尹飞飞  武鑫  谢平  江国乾 《计量学报》2020,41(10):1284-1290
针对风电齿轮箱状态监测数据的多变量动态时空关联性特点,提出了一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的齿轮箱故障预测方法,主要包括离线建模和在线监测两个阶段。首先,以齿轮箱油温为目标预测变量,充分考虑其与其它相关输入变量之间在时空维度上的重要关联信息,对历史监测数据进行训练学习,建立齿轮箱正常运行时的油温监测LSTM模型,通过对预测残差进行评估计算设定相应的检测阈值;然后,将训练好的油温监测LSTM模型用于在线测试,通过模型残差分析和阈值比较实现齿轮箱故障状态的检测和预测;最后,通过风电场测试数据对所提出的方法进行验证。结果表明,相比于其它传统方法,该方法表现出更好的预测性能,能够较早预测故障的发生。  相似文献   
3.
针对发电机定子匝间短路和转子断条等早期故障特征具有幅值小、非稳态、易受工况影响等特点,引入样本熵算法实现风力发电机定子电流和电磁转矩信号特征提取,并模拟不同负载条件下故障信号,实现定量参数分析。分析结果表明,样本熵算法适用于在变工况及噪声干扰条件下,对短数据参量进行分析并实现故障特征定量描述,可用于风力发电机早期故障检测和实时在线监测。  相似文献   
4.
无人直升机被广泛应用于军事民用领域中执行高危任务,对其进行健康维护具有重要意义。尾桨轴承是无人直升机尾桨的关键零件,关系到无人直升机的平衡与航向控制。传统基于振动信号的监测诊断方法易受环境噪音干扰,诊断算法也易受噪声混叠影响。为解决以上问题,提出了一种基于超声信号的无人机尾桨轴承故障映射模型。首先,采集轴承不同故障状态下的超声信号。然后,利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法将信号分解,对分解后的信号分量计算各类熵值并融合构造特征向量。最后,将特征向量输送到基于粒子群优化算法的最小二乘支持向量机中建立特征向量与故障类型的映射模型,实现故障诊断。该方法在超声信号下对尾桨轴承早期故障诊断具有有效性和敏感性。  相似文献   
5.
针对快速序列视觉呈现的脑电图数据存在样本不平衡问题,提出一种基于多任务学习的快速序列视觉呈现脑电图分类 模型。 首先,建立深度共享特征提取模块,利用卷积神经网络自动学习共享参数,提取与任务关联的深度特征;其次,基于分类 任务和超球约束任务构造多任务目标函数,利用两种任务的联合学习提取更有效的判别特征,提高模型泛化性。 在快速序列视 觉呈现公开数据集中进行实验,与常见的脑电分类模型 DeepConvNet、EEGInception、DRL 以及 EEGNet 相比,提出的 Multi-task EEGNet 在 32 个受试者中平均 AUC 分别提升 3. 57% 、1. 84% 、6. 22% 和 2. 09% 。 实验结果表明,提出的多任务学习模型能更充 分地提取判别特征,有效提升模型分类性能,较好地解决 EEG 分类任务中样本不平衡问题。  相似文献   
6.
7.
针对信号共振稀疏分解(RBSSD)方法中因字典单一导致其在处理低信噪比信号时存在分解不完全,以及因参数繁多选取困难而使其在实际工程中存在应用局限的问题,提出了多字典-共振稀疏分解(MD-RBSSD)方法。该方法在RBSSD调Q字典的基础上添加了Symlet8字典和正弦字典,通过对RBSSD分解后的低共振分量进行再次分离来实现对故障脉冲的增强提取。同时,引入相关峭度指标对提取结果进行量化评价,以验证分解结果的可靠性。算法仿真、实验分析和工程实例结果均表明,与传统RBSSD方法相比,所提出的MD-RBSSD方法能够更加准确有效地提取故障冲击成分,降低了RBSSD参数选择的难度,从而增加了RBSSD方法在工程领域的适用性。  相似文献   
8.
针对运动想象脑电信号非平稳、非线性、低信噪比的特点,多种分析方法被广泛应用于运动想象脑电信号特征提取研究中。但单通道脑电分析方法难以有效刻画多通道脑电间的交互信息,且现有特征指标未考虑到通道间的非线性动力学耦合特性。为此,提出一种融合单通道时-频特征和多通道耦合特征的运动想象脑电分析方法策略。通过引入多变量经验模态分解(MEMD)将脑电信号分解为具有共有震荡模式的固有模态函数(IMFs),然后对有效特征频带下的IMF分量获取单通道的边际谱(MS)及瞬时能谱(IES)时-频特征和多通道的互样本熵(CSampEn)、锁相值(PLV)及锁频值(FLV)耦合特征,将融合特征输入加权线性判别分类器(LDA)进行运动想象模式识别。实验引入BCI 2008竞赛Dataset IIb数据集与实测数据进行分析,结果表明所提方法可有效提升运动想象脑电识别率,实验中竞赛数据集的9名受试者的平均识别率与平均Kappa系数分别达到80.1%与0.62,与其他方法相比提高了分类精度,为运动想象脑-机接口研究提供了新思路。  相似文献   
9.
为了更有效地对轴承故障进行监测和诊断,提出了一种基于同步压缩-交叉小波变换的滚动轴承故障特征增强方法。该方法首先将信号分成长度相等的两路信号,然后分别进行同步压缩小波变换,并将得到的同步压缩小波系数作为交叉小波变换的输入,进而获得交叉小波尺度谱,实现轴承故障特征频率的增强。将该方法应用于滚动轴承的故障诊断,与连续小波变换、交叉小波变换和同步压缩小波变换方法相比,所提方法可有效提取轴承在时频域内的细节特征,使轴承特征频率在时频域上的可读性增强,进而实现轴承故障的精确可靠诊断。  相似文献   
10.
针对普通机器学习算法与迁移学习在应用方面的局限性,利用改进流形嵌入分布对齐算法(MEDA)算法解决跨被试情 绪识别中准确率低的问题。 其中 MEDA 通过流行特征变换来减小域之间的数据漂移,并能够自适应定量估计边缘分布和条件 分布的权重大小。 针对特征维度大且有可能存在不良特征的问题,提出改进 MEDA 算法,即引入改进最小冗余最大相关算法 用于特征选择,并对多源域下的多组识别结果进行决策级融合,进一步提升迁移学习效果。 在 SEED 数据集和实测数据对该算 法验证,改进 MEDA 算法相比于支持向量机、迁移成分分析和联合分布适配算法,整体识别精度分别提升了 8. 97% 、4. 00% 、 2. 89% ,改进的 MEDA 算法相比于改进前,每个被试识别准确率均有提升的同时整体识别提升 3. 36% ,验证了该方法的有效性。  相似文献   
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