基于核函数主元分析的机械故障模式识别方法的研究

提出基于核函数主元分析的机械故障诊断方法,它保留主元分析的优点并具有处理非线性的能力.该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,对机械故障模式进行识别.并与主元分析方法进行对比分析,实验结果表明核函数主元分析法非常有效.     

基于全矢谱核函数主元分析的旋转机械故障诊断方法研究

结合全矢谱和核函数主元分析的各自优点,提出了一种基于全矢谱核函数主元分析的旋转机械故障诊断新方法.该方法充分利用了全矢谱提取回转信息的完整性和全面性,同时又利用了核函数主元分析具有处理非线性问题的能力.提出的方法与传统的核函数主元分析方法进行了对比,试验结果表明提出的方法是有效的,非常适合提取旋转机械故障的非线性特征,并能很好的进行旋转机械的故障模式识别.     

粗糙核主元分析方法及其在故障特征提取中的应用

将粗糙集理论的属性约简与核主元分析方法结合起来,提出一种基于粗糙核主元分析的故障特征提取方法.该方法首先采用粗糙集理论的属性约简删除与分类无关或关系不大的特征,降低输入特征维数,排除干扰特征的影响,减小了特征提取计算量;然后再采用核主元分析方法进一步提取非线性特征;最后将该方法应用于轴承故障特征提取及故障识别中.应用结果表明,所提出的粗糙核主元分析方法(RKPCA)与传统的KPCA、PCA方法相比,使整个样本集的可分性变大,提高了分类正确率;同时还有效地降低了输入特征维数,提高了分类效率;并且对分类器具有较强的适应性和鲁棒性.     

基于补偿距离评估-小波核PCA的滚动轴承故障诊断

提出基于补偿距离评估技术-小波核PCA的滚动轴承故障诊断方法。将补偿距离评估技术用于滚动轴承时、频域故障特征向量降维,将降维后故障特征向量作为小波核PCA的特征向量。将分类结果与未进行补偿距离评估技术降维直接进行小波核主元分析结果比较表明,前者分类效果紧致性及计算效率更高。为突出小波核主元分析方法优势,将其与常用RBF核函数主元分析方法比较表明,前者聚类效果紧致性更高。     

基于有监督核函数主元分析的故障状态识别

介绍一种有监督核函数主元分析算法(SupervisedKernelPrincipalComponentAnalysis,SKPCA),通过将样本类内差和类间差融入总体方差中,从而达到更好的分类目的.在齿轮故障诊断实验中,采用SKPCA提取故障信号的非线性特征,实验结果表明SKPCA相比KPCA前两个主元贡献更为集中,故障识别结果更为理想.     

基于Volterra级数和KPCA的旋转机械故障诊断方法研究

提出了一种基于Volterra级数和核函数主元分析（KPCA）的故障诊断方法。在提出的方法中,首先利用量子粒子群优化（QPSO）算法辨识出正常、转子裂纹、转子碰摩、基座松动四种状态下的Volterra级数,然后将Volterra核函数作为特征向量输入到KPCA进行训练识别。实验结果表明,提出的方法是有效的,在只考虑一阶Volterra核不能进行很好地识别时,可以从二阶、三阶Volterra核上来区分。     

基于非线性判别分析的故障分类方法研究

针对复杂机械故障的模式分类问题,提出一种基于非线性判别的多故障分类方法。与线性判别分析相比,基于核的判别分析更适于处理线性不可分的分类问题。分析了基于核的判别分析方法与核函数主元分析方法之间的联系与差异,指出了两者不同的应用背景,核函数主元分析适于检测机械设备异常状态的出现,而基于核的判别分析则适于在积累历史故障征兆基础上对多种机械故障进行分类识别。将上述方法应用于风机工作状态的分类识别与齿轮故障模式分类,结果表明该方法对于多种复杂的故障模式分类具有出色表现。     

基于核主元分析的头部姿势估计

现有头部姿势估计方法主要是基于几何分析和基于外现线性变换的方法,计算复杂、通用性不强.提出一种新的利用非线性的核变换算法进行姿势估计的方法,根据流形学习理论,不同姿势的高维人脸图像存在一低维流形结构,提取该流形结构可估计头部姿势.核主元分析是一种非线性降维算法,能够把这种流形结构嵌入到低维空间.利用核主元分析训练姿势估计曲线,然后把新图像投影到姿势曲线上,利用插值方法估计新投影点对应得姿势角度.核主元分析的方法克服了传统线性估计方法的缺点,实验证明该方法估计效果良好,并给出进一步提高估计效果的途径.     

基于Volterra频域核的非线性模拟电路故障诊断

非线性模拟电路的故障特征的表征困难,另外基于神经网络的故障诊断存在收敛速度低及泛化能力差的问题.本文将非线性系统复杂的Volterra高阶核函数表示成一维数值解的形式,并以此来表征故障特征,同时借助小波变换与神经网络的优点,降低了输入特征矢量的维数,并且提高了泛化能力.实验结果表明:该方法建模简单,运算量小,具有一定的...     

基于核函数的间接测量系统模型设计

介绍了核函数的基本理论和方法,提出了基于核函数主成份分析(KPCA)的间接测量模型构建方法,并与神经网络方法进行了比较,数值仿真实例证明了该方法在非线性测量模型的建模性能上的改进。