本文選題：故障診斷 + 特征加權��； 參考：《蘭州理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：由于機械的強非線性以及工作環(huán)境等復雜因素的影響,機械故障特征表現(xiàn)的錯綜復雜。要想實現(xiàn)滿意的故障診斷效果,使用單一的診斷技術已經(jīng)無法滿足現(xiàn)有的需要,必須尋求新的思路與途徑。同時,在機器學習的這一過程中,特征的數(shù)目往往會有很多,而且有多余的或無關的特征存在。冗余、無關的特征項不僅增加算法的復雜性,同時也降低了運算的準確率。聚類分析作為一個重要的工具應用在很多領域,已經(jīng)成為近年來研討的熱門。隨著“大數(shù)據(jù)”時代的到來,面對的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出海量化和復雜化的現(xiàn)象,聚類研究隨之而來的是面臨著更多新的課題。本文以雙跨轉子實驗臺為研究對象,對特征加權技術、核方法、聚類評價指標及模糊聚類算法展開了相關研究。本文的主要研究工作包括以下幾個方面的內容:1)分析聚類分析方法在故障診斷中的研究現(xiàn)狀和存在的問題。對特征加權的必要性和特征加權方法進行了系統(tǒng)的研究和探討。在研究核方法基本思想基礎上,總結了常見的核函數(shù)與核方法。2)針對聚類算法應用到故障辨識問題,研究學習了聚類基礎理論,對常用的聚類算法進行了總結,設計了一種基于核方法與模糊C-均值的故障模式辨識方法。通過對采集到的雙跨轉子實驗臺數(shù)據(jù)分析,得到時頻域特征,將得到的特征用所提算法聚類。分析表明,將核方法與模糊C-均值技術融合的故障辨識方法,通過引入核方法增大了樣本之間的差別,降低了聚類誤差,實現(xiàn)了對故障類型的聚類。3)提出了一種自適應NWFE-KFCM算法,該算法針對模糊C-均值算法存在的:(1)對有噪聲、離群點、樣本分布不均等非超球面的數(shù)據(jù)處理能力較弱;(2)疏忽了貢獻度不同的樣本特征對聚類影響;(3)需要依據(jù)經(jīng)驗提前給出恰當?shù)木垲悢?shù)等問題。對問題(1)引入核方法解決,問題(2)采取特征加權賦予樣本不同權值,問題(3)通過聚類評價指標自適應尋找最佳聚類數(shù)。將所提算法應用到仿真數(shù)據(jù)集和雙跨轉子實驗臺數(shù)據(jù)集驗證,分析表明:該算法不但兼顧了KFCM算法處理噪聲數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,同時能夠重視不同樣本特征對聚類的影響,能夠在獲得準確聚類數(shù)的同時提高聚類的準確性,是一種有效的聚類方法。4)基于MATLAB GUI設計了一套故障辨識系統(tǒng),將四種聚類算法嵌入到該系統(tǒng)中,可以實現(xiàn)轉子故障數(shù)據(jù)的讀取、特征處理及故障辨識,通過實驗證明了該系統(tǒng)運行的可行性。聚類分析技術在故障診斷領域帶來了許多新的思路和路徑,同時它也在不斷完善和發(fā)展中,對聚類技術的研究將推動機械信息技術向數(shù)據(jù)驅動的科學方向發(fā)展。
[Abstract]:This paper presents a new method of fault identification based on kernel method and fuzzy C - means . It is an effective clustering method . 4 ) Based on MATLAB GUI , a fault identification system is designed . Four kinds of clustering algorithms are embedded in the system . The method can realize the reading , feature processing and fault identification of rotor fault data , and prove the feasibility of this system . Cluster analysis technology brings many new ideas and paths in the field of fault diagnosis .
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TH165.3

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本文編號：2028100