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针对有标记故障样本不足和故障数据高维非线性的问题,提出了基于半监督拉普拉斯特征映射(LE)算法的故障诊断模型。该模型运用LE算法,直接从原始高维振动信号中提取低维流形特征,并将其输入到基于LE的半监督分类器,从而识别出机械设备的运行状态。与传统方法相比,该模型能明显提高滚动轴承和齿轮的故障识别性能。 相似文献
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针对机械设备故障诊断过程中有标签样本不足,结合流形学习与深度学习的思想,提出了基于拉普拉斯特征映射(Laplacian eigenmap, LE)和深度置信网络(Deep belief network, DBN)的半监督故障识别模型。该模型运用LE算法直接对原始高维振动信号进行特征提取,将低维流形特征输入DBN,利用少量昂贵的有标签样本和大量廉价的无标签样本,二次挖掘故障特征,并构建Soft-max分类器最终识别出机械设备的故障模式。将该半监督模型应用于轴承故障和齿轮裂纹的识别中,试验结果表明,LE算法有效降低了模型的时间复杂度,增强了特征提取的智能性,提高了诊断效率;DBN网络可以充分挖掘故障特性,得到更好的特征表示,提高了分类精度。此外,该模型在不平衡的训练标签下也实现了很好的诊断效果,且适用于多传感器特征融合的诊断,具备实际应用的价值。 相似文献
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研究半监督学习的模糊核聚类方法用于变速箱早期故障诊断的方法。故障特征不明显、样本差异小是机械故障早期检测的难点,基于半监督学习的核聚类方法利用少量已知模式的样本,结合大量未知模式的样本进行半监督学习,得到较好的识别效果。进行了变速箱正常运行和齿轮轻微剥落的故障实验,比较基于半监督学习的核聚类方法与无监督学习核聚类方法。实验结果表明,基于半监督学习的核聚类方法性能更优越。 相似文献
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提出了基于小波变换提取零件图像特征和用自组织特征映射神经网络实现识别的方法,首先,对零件图像进行小波多尺度边缘检测,提取零件图像的边缘轮廓;然后将被检测的边缘轮廓图像分成若干个子区域并分别统计各子区域的边缘像素量,各子区域中的相对边缘像素系数作为零件的特征,将这些特征作为神经网络的输入样本,由自组织特征映射神经网络实现识别。实验结果表明该方法是有效的。 相似文献
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针对机械系统故障诊断中对先验知识利用不足和在高维特征空间中诊断难的问题,提出了一种基于成对约束和通过约束准则构造核函数的半监督谱核聚类方法。首先,在训练集中利用先验知识建立约束点对,即属于同一聚类的must-link点对和不属于同一聚类的cannot-link点对;其次,通过样本连接图的结构信息和约束点对信息设计核函数,计算出投影矩阵;最后,在投影空间中使用k-means算法聚类。测试集的每个样本点找到在对应训练集中k个近邻样本的投影值,计算局部投影矩阵,从而可以在线计算出每个新来样本的投影值。实验表明,该算法较相关比对算法聚类准确率更高,可以满足转子系统故障诊断的实际需要。 相似文献
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基于半监督模糊核聚类的齿轮箱离群检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
研究核聚类方法在机械故障检测中的应用问题,将基于半监督学习的模糊核聚类方法用于齿轮箱离群故障的检测。机械故障早期检测的难点是故障特征微弱、样本差异小,基于半监督学习的核聚类方法利用少量已知模式的样本,结合大量未知模式的样本进行半监督学习,得到较好的识别效果。进行齿轮箱正常运行和齿轮轻微点蚀的故障试验,比较基于半监督学习的核聚类方法与无监督学习核聚类方法的检测效果。试验结果表明,基于半监督学习的核聚类方法性能更优越。 相似文献
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为了提高机械传动系统的运行稳定性,提出了一种基于半监督拉普拉斯特征映射(semisupervised laplacian eigenmap, SLE)和深度置信网络(deep belief network, DBN)算法的故障信号特征提取方法。选择SLE算法提取高维振动信号的流形参数,在DBN内输入流形学习数据实现特征数据二次挖掘的过程,完成不同故障的分类。研究结果表明:采用SLE-DBN模型进行处理时达到了比其余模型更优性能。采用SLE算法可以显著缩短SLE-DBN组合模型运算时间。训练集样本进行识别得到的准确率接近100%,表明模型能够对训练数据起到良好的拟合效果。SLE算法相对MCA与PCA算法表现出了更优特征提取性能,当设置合适参数时可以获得近100%的准确率。当有标签样本数量介于60~120时,DBN网络相对CNN网络表现出了更优分类性能。SLE-DBN模型对于别轴承故障诊断方面都达到了理想分类精度以及实现快速识别的要求。 相似文献
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自组织特征映射具有自适应、自学习、自组织与联想功能,非常适合于无法进行监督学习庞大机器或系统故障诊断。本文将其应用于结构裂纹的诊断。 相似文献
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为提高齿轮故障诊断的精度,对常用的共享特征选择方法(Share feature selection,SFS)进行改进,提出了改进的特征选择方法(Improved feature selection,IFS).改进的特征选择方法结合齿轮两两故障类型之间的特点,在齿轮两两故障之间建立独立的故障特征集,用以取代所有故障类型的... 相似文献
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针对有标记故障样本不足及传统半监督诊断方法识别率低的问题,提出基于半监督最大间隔字典学习算法(semi-supervised max-margin dictionary learning,简称SSMMDL)的故障诊断方法。该方法将无标记样本重构误差项添加至最大间隔字典学习算法模型中,通过最小化无标记样本稀疏重构误差项、有标记样本稀疏重构误差项、支持向量机的损失函数正则项和分类间隔正则项,实现字典和支持向量机的同步学习,从而获得判别能力较强的字典。在此基础上,运用稀疏编码获得测试样本的稀疏表示,利用基于稀疏表示的分类器进行故障识别。通过对转子不同故障进行识别,结果表明所提方法较相关对比算法识别准确率更高,可以满足机械故障在线监测的需要。 相似文献
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针对齿轮断齿故障的非平稳、非线性特征,利用希尔伯特-黄变换非常适合处理非平稳、非线性信号的特点,首先对信号进行经验模态分解,获得一系列本征模函数,然后对本征模函数作希尔伯特变换,获得希尔伯特谱,通过对某厂齿轮箱断齿信号分析,很好地提取出了断齿故障特征,并能够确定断齿的严重性和数量,对于工程实际中齿轮故障的诊断具体明显的实际意义。 相似文献
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针对齿轮传动系统中齿轮等零部件易出现故障或失效等问题,提出了一种基于深度学习理论的齿轮传动系统故障诊断方法。首先利用深度置信网络强大的特征自提取能力,对齿轮传动系统的振动信号进行特征提取,然后通过DBNs的复杂映射表征能力对故障信号进行故障判别。诊断实例表明,若不对齿轮振动的原始时域信号进行特征提取,直接利用DBNs对其进行诊断时,故障识别正确率只能达到 60%左右;如果对时域信号进行简单的傅里叶变换后,再利用 DBNs 对处理后的振动信号频谱进行诊断分析,正确率能达到 99.7%,从而证明了所提故障诊断方法的简易性和有效性。 相似文献
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齿轮零件日益广泛的在越来越多的场景和工程中使用,特别是在今天的重工业领域中,在航天、石油、煤矿和军事的工程应用中已经成为其重要机械顺利运行的部件,尽管齿轮传动系统在当前有着如此重要的应用地位但由于其长期使用,系统会出现综合性故障,因此,如果不能够克服长期使用带来的零件损耗问题就无法保障整个装置的安全性和可靠性,所以如何有效地监测和处理机械装置中的齿轮传动系统的故障是当前急需探索的重要议题。 相似文献