本文關(guān)鍵詞：基于KPCA-RVM的轉(zhuǎn)子故障診斷

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【摘要】：針對轉(zhuǎn)子故障振動信號特點(diǎn),提出了一種基于核主成分分析及相關(guān)向量機(jī)(KPCA-RVM)的故障診斷方法。首先對故障信號用核主成分分析的方法進(jìn)行降維處理以去除冗余信息以提高對數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理的速度及正確率。之后使用相關(guān)向量機(jī)的方法對特征信息進(jìn)行分類識別,以識別轉(zhuǎn)子的正常、不對中、不平衡、碰磨以及松動五種不同運(yùn)行狀態(tài)。最后將本文所使用的方法與3種其他常見模型方法進(jìn)行對比,結(jié)果表明本方法在轉(zhuǎn)子故障識別上具有良好的可行性以及更好的實(shí)用性。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 故障診斷 轉(zhuǎn)子 核主成分分析 相關(guān)向量機(jī)
【分類號】：TH17
【正文快照】： 0引言 轉(zhuǎn)子是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的核心部件之一,典型的常見轉(zhuǎn)子故障包括松動、碰磨、不對中以及不平衡等,當(dāng)這些故障出現(xiàn)時,將對機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行造成很大負(fù)面影響甚至可能造成運(yùn)行事故,因此當(dāng)故障正在或者即將發(fā)生時,及時準(zhǔn)確的故障診斷具有十分重要的意義。 通常情況下,轉(zhuǎn)子故

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本文編號：883063