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基于KPCA-HSMM设备退化状态识别方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为消除多通道观测信息冗余,压缩高维故障特征,提出了基于核主元分析( KPCA)多通道特征信息融合的隐半马尔可夫模型( HSMM)设备退化状态识别的新方法。首先,对采集的单通道振动信号进行小波相关滤波处理,构造单通道振动信号的小波相关特征尺度熵向量;然后,利用KPCA方法对多通道的小波相关特征尺度熵向量进行冗余消除和特征融合,得到多通道的融合小波相关特征尺度熵向量;并以此融合特征向量作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的设备运行状态分类器,从而卖现设备退化状态的识别。实验结果表明,该方法能有效的识别设备的退化状态,从而为多通道特征信息融合设备退化状态识别开辟新的途径。 相似文献
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The complex and uncertain relationship among failures was always ignored in failure sample selection based on traditional testability demonstration experimental method. A failure pervasion model is founded based on fuzzy probability Petri net (FPPN) which can depict the propagation and pervasion relation among failures, then failure pervasion intensity is defined, the process of failure pervasion was depicted based on k-step fault pervasion algorithm and the pervasion inten- sity was expressed by a value. The method of sample selection based on failure pervasion intensity and failure rate is intro- duced into the process of sample selection. The practical application shows that the sample set selected based on failure pervasion intensity and failure rate can represent the failure set adequately. 相似文献
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