基于改进的K最近邻分类器的风机故障诊断

发布时间：2017-06-08 12:16

  本文关键词：基于改进的K最近邻分类器的风机故障诊断，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为提高风机故障的预警诊断准确度,提出了一种基于改进的K最近邻分类器的故障诊断方法。通过引入核函数主元分析,计算各特征向量的贡献度,对欧式距离进行加权,弥补传统K最近邻分类器同贡献权重分配的缺陷。样本训练时,依据各特征向量的贡献数值分配权重。该方法被用于风机故障诊断。实验结果表明该方法增强了诊断准确度,便于工程应用。
【作者单位】： 上海电机学院上海装备制造产业发展研究中心;上海交通大学机械与动力工程学院;上海电机学院电气学院;
【关键词】： 风机 改进的K最近邻分类器 核主元分析 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51535007) 上海市教育委员会科研创新项目(15ZS079)
【分类号】：TH43
【正文快照】： 风机传动系统以完成风能向机械能转化为目的,其工作环境较为恶劣。齿轮箱作为风机传动系统的核心部件,长期工作在变速变载荷的恶劣工况下,较易发生机械故障,其产生的振动信号具有非线性、非稳态等特征,并伴有高斯噪声。面对复杂的振动信号,风机故障诊断将人工智能技术大量地引

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1 涂志松;郝伟;李凌均;郝旺身;;基于最近邻数据描述法的机械故障诊断技术研究[J];煤矿机械;2009年08期

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本文编号：432502