發(fā)布時(shí)間：2020-11-20 17:22

　　 針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能決策技術(shù)的故障數(shù)據(jù)分類問(wèn)題,提出一種基于標(biāo)準(zhǔn)正交判別投影(SODP)的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集降維算法。該方法從時(shí)域、頻域及時(shí)頻域構(gòu)造原始故障特征集,將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為高維特征數(shù)據(jù)集;運(yùn)用SODP選擇出其中最能反映故障本質(zhì)的敏感特征子集;將得到的低維特征子集輸入到KNN分類器中進(jìn)行故障模式辨識(shí)。用一個(gè)雙跨度轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)集合進(jìn)行驗(yàn)證,證明了該方法能夠有效地提取出全局與局部判別信息,使故障類別之間的差異性變得更清晰,相應(yīng)地提高了故障模式識(shí)別準(zhǔn)確率。研究表明該算法可為實(shí)際轉(zhuǎn)子智能故障診斷提供參考。
【部分圖文】：

故障診斷流程圖

為了測(cè)試加權(quán)參數(shù)α對(duì)故障識(shí)別的影響,設(shè)定間隔為0.1,α從0開始,直到α達(dá)到1。不同加權(quán)參數(shù)α的故障識(shí)別率如圖3所示。從圖3可知,不同的加權(quán)參數(shù)α對(duì)應(yīng)的故障識(shí)別率有所不同。α=0.7時(shí),整體識(shí)別率最大,達(dá)到100%;在α=0.8以后出現(xiàn)明顯的下降。3.2 降維結(jié)果的可視化與故障辨識(shí)

從圖4可知,前三個(gè)主元在三維圖的描述下,LPP、LDA、MFA、UDP的降維效果都不好,SODP的降維效果最好,相比于ODP具有較大的類間距離、較小的類內(nèi)距離。在LPP、LDA、MFA中質(zhì)量不平衡故障、動(dòng)靜碰磨、正常之間存在較大的耦合,在UDP中只有質(zhì)量不平衡故障和正常之間存在耦合。3.3 降維效果衡量指標(biāo)及KNN分類識(shí)別率
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本文編號(hào)：2891745