發(fā)布時間：2017-08-05 19:32

  本文關(guān)鍵詞：基于LCD模糊熵和流行學習的故障特征提取方法

  更多相關(guān)文章： 局部特征尺度分解 模糊熵 流行學習 特征提取 液壓泵

【摘要】：針對液壓泵振動信號非線性、非平穩(wěn)性以及故障特征難以提取的問題,提出了基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)、模糊熵和流行學習的液壓泵故障特征提取方法。該方法將LCD、模糊熵和流行學習相結(jié)合。首先,利用LCD將振動信號分解成不同尺度下的內(nèi)稟尺度分量(intrinsic scale component,ISC)并計算各分量的模糊熵,初步提取液壓泵高維故障特征。其次,采用流行學習算法中較為典型的線性局部切空間排列(liner local tangent space alignment,LLTSA)對故障特征進行二次特征提取,得到維數(shù)低、敏感度高且聚類性好的低維特征。最后,采用支持向量機(support vector machine,SVM)對提取特征進行評估。液壓泵的故障診斷實驗表明,所提方法能夠以較高的精度識別液壓泵的各典型故障,具有一定的優(yōu)勢。
【作者單位】： 黃河科技學院信息工程學院;駐356廠軍代室;
【關(guān)鍵詞】： 局部特征尺度分解 模糊熵 流行學習 特征提取 液壓泵
【基金】：國家自然科學基金項目(61101232) 鄭州市科技局科技發(fā)展計劃項目(20140663) 鄭州市嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)重點實驗室建設(shè)項目(121PYFZX177)資助~~
【分類號】：TH137.51
【正文快照】： ZHANG Liang1ZHANG Qian Tu2(1.Information Engineering College,Huanghe Science and Technology College,Zhengzhou 450063,China)(2.Militarg Representative Office of 356 Factory,Kunming 650114,China)Corresponding author:ZHANG Qian Tu,E-mail:qiantuz@sina.comThe

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本文編號：626591