奇异值分解与迁移学习在电机故障诊断中的应用

发布时间：2018-04-22 09:42

  本文选题：故障诊断 + 奇异值分解　； 参考：《振动工程学报》2017年01期

【摘要】：针对变转速、变负载条件下的电机故障诊断问题,提出了一种基于自相关矩阵奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的特征提取和迁移学习分类器相结合的诊断方法。对于Hankel矩阵提取的奇异值向量,设计了平均曲率区分度指标来描述特征差异性,迁移学习TrAdaBoost算法通过迭代过程中调节辅助振动数据的权重来帮助目标数据学习,提升了分类正确率,同时利用向量夹角余弦进行可迁移度检测从而避免负迁移。试验结果表明,SVD无需利用故障先验知识,具有通用性,且迁移学习相比传统机器学习在目标振动数据较少条件下性能得到显著提升。
[Abstract]:In view of the problem of motor fault diagnosis under variable speed and load condition, a diagnosis method combining feature extraction and migration learning classifier based on Singular Value Decomposition (SVD) is proposed. The average curvature region indexing index is designed for the singular value vector extracted from the Hankel matrix. The migration learning TrAdaBoost algorithm helps the target data learning by adjusting the weight of the auxiliary vibration data in the iterative process, and improves the classification accuracy. At the same time, the vector angle cosine is used to detect the mobility and avoid negative transfer. The experimental results show that the SVD does not need the prior knowledge of the fault, and it is versatile. Compared with traditional machine learning, the performance of transfer learning is significantly improved under the condition of fewer target vibration data.

【作者单位】： 东南大学仪器科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51575102)
【分类号】：TM307.1

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本文编号：1786689