基于KPCA-RVM的转子故障诊断

发布时间：2017-09-19 17:42

  本文关键词：基于KPCA-RVM的转子故障诊断

  更多相关文章： 故障诊断 转子 核主成分分析 相关向量机

【摘要】：针对转子故障振动信号特点,提出了一种基于核主成分分析及相关向量机(KPCA-RVM)的故障诊断方法。首先对故障信号用核主成分分析的方法进行降维处理以去除冗余信息以提高对数据进行计算处理的速度及正确率。之后使用相关向量机的方法对特征信息进行分类识别,以识别转子的正常、不对中、不平衡、碰磨以及松动五种不同运行状态。最后将本文所使用的方法与3种其他常见模型方法进行对比,结果表明本方法在转子故障识别上具有良好的可行性以及更好的实用性。
【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;
【关键词】： 故障诊断 转子 核主成分分析 相关向量机
【分类号】：TH17
【正文快照】： 0引言 转子是旋转机械中的核心部件之一,典型的常见转子故障包括松动、碰磨、不对中以及不平衡等,当这些故障出现时,将对机械设备的正常运行造成很大负面影响甚至可能造成运行事故,因此当故障正在或者即将发生时,及时准确的故障诊断具有十分重要的意义。 通常情况下,转子故

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本文编号：883063