基于核函数主元分析的滚动轴承故障模式识别方法

基于核函数主元分析的独特优势,提出了滚动轴承故障诊断方法,通过核函数映射将非线性问题转换成高维的线性特征空间,然后对高维空间中的映射数据作主元分析,提取其非线性特征,对故障模式进行识别.并与主元分析方法进行了对比.试验结果表明,核函数主元分析法更适合提取故障的非线性特征,并能很好地识别滚动轴承故障模式.     

核函数主元分析及其在齿轮故障诊断中的应用

提出了基于核函数主元分析的齿轮故障诊断方法。该方法通过计算齿轮振动信号原始特征空间的内积核函数来实现原始特征空间到高维特征空间的非线性映射。通过对高维特征数据作主元分析,得到原始特征的非线性主元,以所选的非线性主元作为特征子空间对齿轮工作状态进行分类识别。用齿轮在正常状态、裂纹状态和断齿状态下的试验数据对该方法进行了检验,比较了主元分析与核函数主元分析的分类效果。结果表明,核函数主元分析能有效的检测裂纹故障的出现,正确区分不同的故障模式,更适于提取故障信号的非线性特征。     

核函数主元分析及其在故障特征提取中的应用

提出了基于核函数主元分析的故障特征提取方法。该方法利用计算原始特征空间的内积核函数来实现原始特征空间到高维特征空间的非线性映射。通过对高维特征数据作主元分析，得到原始特征的非线性主元．以所选的非线性主元作为特征子空间，并应用转子试验台的故障数据对该方法进行了检验。结果表明，核函数主元分析更适于提取故障信号的非线性特征，它提取的故障特征对故障具有更好的识别能力，并对分类器具有较强的鲁棒性。     

基于KPCA和PSOSVM的异步电机故障诊断

针对异步电机故障振动信号具有较强的非线性特征,而传统的线性分析方法易造成振动信号非线性成分的丢失这一情况,提出一种核主元分析和粒子群支持向量机相结合的异步电机故障诊断方法。利用核函数实现输入空间到高维特征空间的非线性映射以及对映射数据的主元分析,得到原始样本的非线性主元,实现特征提取和数据压缩,将获得的核主元特征通过支持向量机进行模式识别。采用距离比值法和粒子群算法分别对核主元分析和支持向量机的参数进行双重优化选择。实验结果表明,该方法能有效提取故障信号的非线性特征,具有较强的非线性模式识别能力,相比主元分析和支持向量机方法,分类效果更好,实时性更强,可快速有效实现异步电机故障诊断。     

核主元分析在透平机械状态监测中的应用

讨论了核主元分析(K erne l P rinc ipa l Com ponen t A na lys is,简称KPCA)原理,提出了基于KPCA的透平机械状态监测方法。该方法在低维特征空间利用内积核函数,实现原始空间到高维空间的非线性映射以及对高维映像数据的主元分析,从而在低维空间得到原始特征的非线性主元,并根据非线性主元构建特征子空间,实现特征提取和对透平机械状态的分类识别并监测其状态变化。对仿真数据及透平机械在正常、重负荷状态下试验数据的研究表明,KPCA分类效果比主元分析好,能有效地识别出透平机械的不同状态,并能及时监测到状态发生的变化。     

基于核函数PCA的齿轮箱状态监测研究

讨论核函数PCA(principal analysis component,主元分析)的算法原理,提出基于核函数PCA的齿轮箱状念监测方法。该方法借助于核函数计算得到原始特征的非线性主元,并根据非线性主元构建特征子空间,实现对齿轮箱运行状态的分类识别,并监测其状态变化。实例研究表明,核函数PCA分类效果比PCA好,能有效识别出齿轮箱的不同状念,并及时监测到齿轮箱工作状态的变化。     

基于核函数Fisher鉴别分析的特征提取方法

提出一种基于核函数的Fisher鉴别分析的故障特征提取方法。该方法通过内积核函数将原始特征空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间作线性Fisher判别分析,从而得到原始特征空间的非线性特征,最后应用滚动轴承的故障数据对该方法进行了检验。结果表明,与线性Fisher鉴别分析和核主元分析方法相比,基于核函数的Fisher鉴别分析更适合提取机械故障的非线性特征,它所提取的故障特征对故障具有更好的识别分类能力,并且对分类器具有较强的鲁棒性。     

基于KPCA的轴承故障状态分类研究

提出基于核函数主元分析的轴承故障分类方法。该方法通过计算轴承振动信号原始特征空间的核函数来实现原始特征空间到高维特征空间的非线性映射。通过振动测试仪获取轴承在正常、外圈破损和保持架损坏状态下的实验数据,比较主元分析与核函数主元分析的故障分类效果。实验表明,核函数主元分析更适合提取故障信号的非线性特征,对故障特征状态有更好的分类效果,并对分类器有较强的鲁棒性。     

冷轧过程断带故障的诊断研究

在冷轧过程中,断带故障是冷轧工序的主要生产故障之一。针对冷轧过程断带故障的特点,提出一种基于核主元分析(KPCA)非线性特征提取和最小二乘支持向量机(LSSVM)分类的故障诊断方法。此方法采用KPCA理论将冷轧过程原始空间数据映射到高维空间,并在高维空间进行主元分析,从而降维、去相关性,得到冷轧过程非线性特征向量。将降维后的特征主元作为LSSVM输入进行训练和识别,根据LSSVM的输出结果判断冷轧过程工作状态与故障类型。仿真结果表明:基于KPCA非线性特征提取和LSSVM分类的故障诊断方法计算速度快,能有效地提取冷轧过程断带故障特征,识别断带故障类型。     

基于KPCA和MKL-SVM的非线性过程监控与故障诊断

利用核主元分析非线性过程监控的优势,结合多重核学习支持向量机在故障诊断方面的准确性,提出了基于核主元分析和多重核学习支持向量机的非线性过程监控与故障诊断方法。该方法运用核主元法对数据进行处理,在特征空间构建T2和SPE来检测故障的发生,若有故障发生,则计算样本的非线性主元得分向量,将其作为MKL-SVM的输入值,通过MKL-SVM的分类进行故障类型识别。将上述方法应用到Tennessee Eastman(TE)化工过程,多种故障模式的仿真结果表明该方法不但能有效地辨识故障,而且提高了故障检测和故障诊断的速度。