發(fā)布時(shí)間：2017-10-13 15:31

  本文關(guān)鍵詞：基于主元分析與動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲的故障診斷方法及應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： EMD PCA 動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲 故障診斷 相似性度量

【摘要】：軸承是工程實(shí)際中常用而又極易損壞的部件,特別是對(duì)其早期微弱響應(yīng)的辨識(shí),具有重要的社會(huì)價(jià)值和意義;為提高運(yùn)轉(zhuǎn)軸承的安全可靠性和可維護(hù)性,提出了基于主元分析與動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離的故障診斷方法,它可以準(zhǔn)確對(duì)早期微弱動(dòng)態(tài)響應(yīng)辨識(shí)、診斷;該方法首先將典型故障樣本信號(hào)與待測(cè)信號(hào)小波去噪并EMD分解,并對(duì)若干固有模態(tài)分量主元分析求取主元,然后對(duì)主元分量進(jìn)行分析,獲得相關(guān)特征值組成特征向量,計(jì)算待測(cè)信號(hào)與已知故障樣本信號(hào)特征向量的彎曲距離,彎曲距離越小表明兩信號(hào)越相似,從而辨識(shí)故障;此外,還可將其應(yīng)用于轉(zhuǎn)子、碰磨、齒輪故障診斷中,工程應(yīng)用實(shí)例表明該方法可以準(zhǔn)確故障分類,高效故障診斷。
【作者單位】： 大連大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： EMD PCA 動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲 故障診斷 相似性度量
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51405053) 遼寧省教育廳一般項(xiàng)目(L2012446)
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 0引言動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲是一種相似性搜索算法,通過測(cè)度兩組時(shí)間序列之間的相似性參數(shù),得到一組動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲路徑集。EMD(empirical mode decomposition)是一種數(shù)據(jù)特征提取判斷的方法,通過EMD分解得到多組IMF(intrinsic mode func-tion),然后用PCA(principal component analysis)

【參考文獻(xiàn)】

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1 鄭連清;鄭艷秋;;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馀c人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2009年23期

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

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2 王義軍;李殿文;高超;張洪赫;;基于改進(jìn)的PSO-SVM的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電測(cè)與儀表;2015年03期

3 白瑋莉;劉志剛;彭權(quán)威;周翔;;一種基于HHT的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2011年02期

4 周德強(qiáng);武本令;;灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化及負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2011年21期

5 趙振兵;王琴;余萍;王颯颯;;基于BEMD的電力設(shè)備紅外與可見光圖像的配準(zhǔn)研究[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2011年23期

6 王韶;楊江平;李逢兵;劉庭磊;;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂蜕窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)速組合預(yù)測(cè)[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2012年10期

7 蘭華;朱鋒;;基于EMD與粗糙集及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];黑龍江電力;2012年04期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

1 李以志;基于粒子群優(yōu)化的局部支持向量回歸短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)建模方法研究[D];華東理工大學(xué);2012年

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3 楊江平;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速及發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)[D];重慶大學(xué);2012年

4 周玉梅;霸州供電區(qū)配電網(wǎng)負(fù)荷分析與規(guī)劃研究[D];華北電力大學(xué);2012年

5 于龍;基于模糊聚類選取相似日的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[D];上海交通大學(xué);2013年

6 何九冉;城市軌道交通客流統(tǒng)計(jì)特征分析及組合預(yù)測(cè)方法實(shí)證研究[D];北京交通大學(xué);2013年

7 劉國(guó)慶;負(fù)荷預(yù)測(cè)在電壓無功綜合控制中的應(yīng)用[D];山東大學(xué);2013年

8 裴樂萍;縣級(jí)區(qū)域短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D];華北電力大學(xué);2014年

9 郭姣姣;基于改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[D];遼寧工業(yè)大學(xué);2015年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 康重慶,夏清,張伯明;電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究綜述與發(fā)展方向的探討[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2004年17期

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3 謝宏,陳志業(yè),牛東曉,趙磊;基于小波分解與氣象因素影響的電力系統(tǒng)日負(fù)荷預(yù)測(cè)模型研究[J];中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào);2001年05期

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5 李天云;高磊;聶永輝;金國(guó)彬;;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馓幚砭植糠烹姅?shù)據(jù)的自適應(yīng)直接閾值算法[J];中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào);2006年15期

6 牛東曉;李媛媛;乞建勛;劉達(dá);谷志紅;;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馀c因素影響的負(fù)荷分析方法[J];中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào);2008年16期

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本文編號(hào)：1025631