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粗糙核主元分析方法及其在故障特征提取中的应用 总被引:5,自引:1,他引:4
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. 相似文献
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《噪声与振动控制》2019,(2)
针对滚动轴承故障特征集维数高及冗余问题,提出一种基于自适应自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(Adaptive self-organizing incremental neural network landmark Isomap,ASL-Isomap)流形学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,从时域、频域、时频域以及复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维混合域故障特征集;其次,采用ASL-Isomap方法对高维混合域故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感特征子集;最后,应用核极限学习机(Kernel extreme learning machine,KELM)分类器对低维特征进行故障识别。ASL-Isomap方法集成自适应邻域构建和SOINN界标点选取的优势,能够更有效挖掘数据的低维本质流形。圆柱滚子轴承故障诊断实验验证该故障诊断方法的有效性和优越性。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号通常具有非线性与低信噪比特点,提出基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)与形态学分形维数的滚动轴承故障诊断方法。采用LMD将滚动轴承振动信号分解为若干个乘积函数(Product Function,PF)分量,计算包含有滚动轴承故障特征的PF分量形态学分形维数,并将其用作特征量判断滚动轴承工作状态及故障类型。实验分析结果表明,该方法能有效用于滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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滚动轴承故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何为描述轴承故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。基于数学形态学的分形维数是在Minkowski-Boulingand维数基础上拓展的一种采用形态学操作计算分形维数的新方法。本文较详细的阐述了基于数学形态学的分维数计算方法,对比分析了与传统计盒维数方法的区别与联系,并对实际的滚动轴承正常、滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行了分析,结果表明,基于数学形态学的分维数计算方法具有计算速度快,估计准确稳定的特点,为准确判断滚动轴承故障状态提供了一种快速有效的新方法。 相似文献
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为有效提高滚动轴承故障诊断率,正确识别不同故障类型,提出基于优化K-最近邻域分类器(K-Nearest Neighbor Classifier,KNNC)的轴承故障模式识别方法。分别求得滚动轴承训练样本与测试样本的振动特征指标,构建样本特征集。为加快分类速度,剔除不良样本干扰,利用K-均值聚类算法对样本进行优化精简,并将所得若干聚类中心作为新的约简训练集。据新训练集进行KNNC分析,实现模式识别。结果表明:该方法能快速、有效识别出滚动轴承4种不同故障模式,识别正确率明显提高。 相似文献
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为了提高滚动轴承的可靠性、及时发现其潜在的故障,提出了一种基于改进马田系统(MMTS)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用经验模态分解(EMD)方法对原振动信号进行分解,得到了多个本征模态分量(IMF)并计算基本模式分量的统计特征集。然后,在此基础上构建基准空间(马氏空间),针对马田系统在筛选特征变量时效果不佳、基准空间数据的差异性问题,引入粗糙集(RS)筛选有效特征变量改进马田系统,大幅降低特征向量的维数。最后,计算待诊断信号到基准空间的马氏距离,从而完成滚动轴承的故障诊断。利用滚动轴承振动数据对该模型进行了测试,结果表明,该模型与实际相符,可以准确、有效地识别滚动轴承的故障类型。 相似文献
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针对滚动轴承故障振动信号的随机性和非平稳性,提出基于局部保形投影(LPP)特征提取和自适应Boosting算法的滚动轴承故障诊断方法。首先对信号构建原始样本数据集合,提取时域、频域及时频域的相关特征,将该特征作为LPP的输入样本,得到维数降低的新数据集合并能尽可能保持原始局部流形结构。将此降维特征向量作为Adaboost输入,建立故障模型,用以识别滚动轴承故障类型。分析滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障及滚动体故障特性。通过对比试验表明,基于LPP与Adaboost诊断方法识别率较高,可准确有效地对滚动轴承状态和故障进行分类。 相似文献
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电机轴承是旋转机械中应用最广且最易损坏的机械零件之一,分形维数可以有效地描述滚动轴承振动信号的复杂性和不规则性。基于数学形态学的分形维数具有计算速度快,估计准确的特点,可以正确地区分滚动轴承系统的状态和判断轴承系统的故障行为。本文阐述了基于数学形态学的分形维数计算方法,,针对扁平结构元素长度的选取缺乏指导性的问题,提出一种基于数学形态学的分段分形维数计算方法,运用该方法对电机轴承实测信号进行分析,结果表明,该方法在一定程度上提高了分形维数计算的科学性和精确性,在电机轴承故障模式识别领域是行之有效的。 相似文献
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针对从滚动轴承非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难的问题,提出一种基于半监督判别自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(SSDSL-Isomap)的滚动轴承故障诊断方法。利用基于变分模态分解的改进复合多尺度样本熵(VMD-ICMSE)从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用SSDSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出利于识别的低维、敏感故障特征子集;应用粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)分类器对低维故障特征进行故障识别,判别故障类型。VMD-ICMSE方法集成了VMD自适应分解非线性信号与ICMSE衡量时间序列复杂性程度的优势,提高故障特征提取能力;SSDSL-Isomap方法综合了全局流形结构、半监督型双约束图构建以及SOINN界标点选取的优点,增强故障分类能力。调心球轴承故障诊断实验分析结果表明,该方法对实验数据的故障识别率达到100%。 相似文献
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《振动与冲击》2017,(14)
针对旋转机械故障诊断中故障样本获取困难的现状,提出一种基于正则化核最大边界投影(Regularized Kernel Maximum Margin Projection,RKMMP)维数约简的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用RKMMP对小样本、少标记信息的混合故障样本集进行训练降维,然后将降维后的低维敏感特征子集输入到核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KLEM)分类器中进行故障识别。上述方法的特点是所提出的RKMMP能充分利用少量标记样本信息与大量无标记样本的故障信息,避免过学习的缺陷,同时通过添加正则化项克服小样本问题。滚动轴承故障模拟实验表明:该方法结合了RKMMP在维数约简和KLEM在模式识别上的优势,在一定程度上能提升故障诊断的泛化能力与识别精度。该研究可为解决好故障诊断中样本获取困难的问题,提供理论参考依据。 相似文献
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赵孝礼赵荣珍孙业北何敬举 《振动与冲击》2017,(14):104-110
针对旋转机械故障诊断中故障样本获取困难的现状,提出一种基于正则化核最大边界投影(Regularized Kernel Maximum Margin Projection,RKMMP)维数约简的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用RKMMP对小样本、少标记信息的混合故障样本集进行训练降维,然后将降维后的低维敏感特征子集输入到核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KLEM)分类器中进行故障识别。上述方法的特点是所提出的RKMMP能充分利用少量标记样本信息与大量无标记样本的故障信息,避免过学习的缺陷,同时通过添加正则化项克服小样本问题。滚动轴承故障模拟实验表明:该方法结合了RKMMP在维数约简和KLEM在模式识别上的优势,在一定程度上能提升故障诊断的泛化能力与识别精度。该研究可为解决好故障诊断中样本获取困难的问题,提供理论参考依据。 相似文献
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受粗糙集理论中知识约简的启发,在模糊多属性决策理论中提出属性约简的概念,构建属性约简方法,寻求属性集合中所有最简单的保序属性约简子集以及属性约简核.用属性约简子集代替原有的属性集合,通常可以显著简化模糊多属性决策问题.还将此属性约简方法应用到生产线工位绩效评估中,表明此属性约简算法的实用性. 相似文献
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属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一。本文主要研究集值信息系统的属性约简问题。在集值信息系统中基于拟序关系引入了信息量的概念,给出了属性特征的判定方法,以及信息量与属性约简之间的关系。根据信息量定义了属性重要性,研究了属性重要性与属性约简之间的关系。进而得到了基于信息量和属性重要性的属性约简算法,给出了该算法的时间复杂度。通过实例说明,该算法是有效的。 相似文献
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提出了一种基于局部特征尺度分解与形态学分形维数的滚动轴承故障诊断方法。首先采用局部特征尺度分解方法将机械故障信号分解为若干个内禀尺度分量,然后利用形态学分形维数计算包含故障特征分量的分形维数,将得到的分形维数作为特征量判别信号故障的状态,实验结果表明基于局部特征尺度分解与形态学分形维数的故障诊断方法能够有效识别滚动轴承的内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常状态,实现滚动轴承故障诊断。 相似文献