机械设计与制造
機械設計與製造
궤계설계여제조
Machinery Design & Manufacture
2015年
10期
4-8
,共5页
特征提取%多尺度核主成分分析%转子故障诊断%尺度选择%支持向量机
特徵提取%多呎度覈主成分分析%轉子故障診斷%呎度選擇%支持嚮量機
특정제취%다척도핵주성분분석%전자고장진단%척도선택%지지향량궤
Feature Extraction%Multi-Scale Kernel Principal Component Analysis%Rotor Fault Diagnosis%Scale Selection%Support Vector Machine
为提高转子故障分类与辨识的准确率,围绕故障数据的降维问题开展了研究工作.在构造了多核函数的一种特殊形式多尺度核函数前提下,研究了多尺度核函数主成分分析(Multi-Scale Kernel Principal Component Analysis,MSKPCA)法在转子故障原始特征集降维中的应用途径.将获得的新的故障特征集输入到支持向量机(SVM)进行训练与辨识,建立了具有多尺度核多层核的转子故障诊断模型.研究结果表明,在多尺度核主成分分析法中合理地选用多尺度核函数,能够更好地提取转子故障不同尺度下的敏感信息,可为转子故障辨识提供更加精确的样本,能有效地提高转子故障诊断的准确率.该研究为转子系统故障数据特征降维提供了一种新方法,为核方法在转子故障诊断中的应用提供了新的思路.
為提高轉子故障分類與辨識的準確率,圍繞故障數據的降維問題開展瞭研究工作.在構造瞭多覈函數的一種特殊形式多呎度覈函數前提下,研究瞭多呎度覈函數主成分分析(Multi-Scale Kernel Principal Component Analysis,MSKPCA)法在轉子故障原始特徵集降維中的應用途徑.將穫得的新的故障特徵集輸入到支持嚮量機(SVM)進行訓練與辨識,建立瞭具有多呎度覈多層覈的轉子故障診斷模型.研究結果錶明,在多呎度覈主成分分析法中閤理地選用多呎度覈函數,能夠更好地提取轉子故障不同呎度下的敏感信息,可為轉子故障辨識提供更加精確的樣本,能有效地提高轉子故障診斷的準確率.該研究為轉子繫統故障數據特徵降維提供瞭一種新方法,為覈方法在轉子故障診斷中的應用提供瞭新的思路.
위제고전자고장분류여변식적준학솔,위요고장수거적강유문제개전료연구공작.재구조료다핵함수적일충특수형식다척도핵함수전제하,연구료다척도핵함수주성분분석(Multi-Scale Kernel Principal Component Analysis,MSKPCA)법재전자고장원시특정집강유중적응용도경.장획득적신적고장특정집수입도지지향량궤(SVM)진행훈련여변식,건립료구유다척도핵다층핵적전자고장진단모형.연구결과표명,재다척도핵주성분분석법중합리지선용다척도핵함수,능구경호지제취전자고장불동척도하적민감신식,가위전자고장변식제공경가정학적양본,능유효지제고전자고장진단적준학솔.해연구위전자계통고장수거특정강유제공료일충신방법,위핵방법재전자고장진단중적응용제공료신적사로.
