基于LCD模糊熵和流行学习的故障特征提取方法

发布时间：2017-08-05 19:32

  本文关键词：基于LCD模糊熵和流行学习的故障特征提取方法

  更多相关文章： 局部特征尺度分解 模糊熵 流行学习 特征提取 液压泵

【摘要】：针对液压泵振动信号非线性、非平稳性以及故障特征难以提取的问题,提出了基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)、模糊熵和流行学习的液压泵故障特征提取方法。该方法将LCD、模糊熵和流行学习相结合。首先,利用LCD将振动信号分解成不同尺度下的内禀尺度分量(intrinsic scale component,ISC)并计算各分量的模糊熵,初步提取液压泵高维故障特征。其次,采用流行学习算法中较为典型的线性局部切空间排列(liner local tangent space alignment,LLTSA)对故障特征进行二次特征提取,得到维数低、敏感度高且聚类性好的低维特征。最后,采用支持向量机(support vector machine,SVM)对提取特征进行评估。液压泵的故障诊断实验表明,所提方法能够以较高的精度识别液压泵的各典型故障,具有一定的优势。
【作者单位】： 黄河科技学院信息工程学院;驻356厂军代室;
【关键词】： 局部特征尺度分解 模糊熵 流行学习 特征提取 液压泵
【基金】：国家自然科学基金项目(61101232) 郑州市科技局科技发展计划项目(20140663) 郑州市嵌入式系统应用技术重点实验室建设项目(121PYFZX177)资助~~
【分类号】：TH137.51
【正文快照】： ZHANG Liang1ZHANG Qian Tu2(1.Information Engineering College,Huanghe Science and Technology College,Zhengzhou 450063,China)(2.Militarg Representative Office of 356 Factory,Kunming 650114,China)Corresponding author:ZHANG Qian Tu,E-mail:qiantuz@sina.comThe

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本文编号：626591