基于数据驱动的数据故障诊断模型

发布时间：2019-04-27 12:53

【摘要】：针对交通和桥梁监测的数据诊断过程中,噪声掩盖了部分故障信息以及故障信息分布的多尺度性,提出了一种基于数据驱动的数据故障诊断模型。以故障检测为目的,加入了一种改进的小波阈值除噪方法,去除大部分随机高频噪声,提高了数据置信度;将重构信号进行了多尺度小波包分解,结合小波包能量分析法和主元分析法完成了故障检测与故障分离。模型实际应用于桥梁挠度监测数据故障诊断,结果表明,该模型可以减小错报率和漏报率,抗噪能力更强。
[Abstract]:In the process of data diagnosis for traffic and bridge monitoring, noise masked some fault information and multi-scale distribution of fault information. A data-driven data fault diagnosis model was proposed. For the purpose of fault detection, an improved wavelet threshold de-noising method is added to remove most random high-frequency noise and improve the data confidence. The reconstructed signal is decomposed by multi-scale wavelet packet, and the fault detection and fault separation are accomplished by combining wavelet packet energy analysis and principal component analysis. The model is applied to fault diagnosis of bridge deflection monitoring data. The results show that the model can reduce false alarm rate and false alarm rate, and the anti-noise ability is stronger.
【作者单位】： 重庆交通大学交通运输学院;重庆交通大学重庆山地城市交通系统与安全实验室;
【基金】：重庆交通大学研究生教育创新基金项目(20120110) 山区桥梁结构与材料教育部工程研究中心开放基金项目(QL2X-2012-6)
【分类号】：U446

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2466999