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基于CMF-EEMD的风电齿轮箱多故障特征提取
被引量：
13
1
作者
王志坚
韩振南
+1 位作者
宁少慧
梁鹏威
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期104-111,共8页
针对EMD(empirical mode decomposition)模态混叠现象和由于所添加白噪声幅值单一而影响EEMD(ensemble empirical mode decomposition)分解精度等问题,提出了一种新的信号处理方法CMF-EEMD。CMF(combined mode function)将EMD分解得到...
针对EMD(empirical mode decomposition)模态混叠现象和由于所添加白噪声幅值单一而影响EEMD(ensemble empirical mode decomposition)分解精度等问题,提出了一种新的信号处理方法CMF-EEMD。CMF(combined mode function)将EMD分解得到敏感的IMFs按高低频进行组合,形成两个包含高低频的本征模态函数Ch和CL,然后通过添加不同的白噪声幅值对Ch和CL分别进行EEMD分解,最后对敏感的IMFs进行循环自相关函数解调分析。将提出方法应用于仿真信号和风力齿轮箱试验台的振动信号,成功提取了多故障特征频率,验证了此方法的有效性。并通过与添加单一白噪声幅值进行对比分析,凸显此方法具有更高的分解精度。
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关键词
风电齿轮箱
组合模态函数
总体平均经验模态分解
多故障
循环自相关函数
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职称材料
基于Elman网络和ECOC-SVM的机电系统并发多故障诊断方法
被引量：
5
2
作者
管业勤
蒋祖华
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期1715-1720,共6页
在复杂机电系统多故障并发情形下,面向单一故障的诊断方法难以辅助维修人员决策,容易产生误诊和漏诊的问题。本文提出一种面向复杂机电系统多故障并发下的故障诊断方法,引入损失函数,用Elman网络对故障类型进行初判,改良结合纠错输出码...
在复杂机电系统多故障并发情形下,面向单一故障的诊断方法难以辅助维修人员决策,容易产生误诊和漏诊的问题。本文提出一种面向复杂机电系统多故障并发下的故障诊断方法,引入损失函数,用Elman网络对故障类型进行初判,改良结合纠错输出码与支持向量机(ECOC-SVM)的分类器设计,对Elman网络识别的故障类型进行筛选,实现可能故障原因在线推送。本文收集来自某船用发动机公司售后维修部的真实数据,针对某类型的船用发动机,以其故障诊断过程为例进行实验,验证本文提出的方法有显著优势,结果表明:本文提出的分类算法,在提高复杂机电系统并发故障的诊断效率和诊断质量方面,性能优于常用机器学习分类方法。
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关键词
复杂机电系统
多故障诊断
纠错输出码
支持向量机
损失函数
ELMAN网络
分类器设计
多故障并发
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职称材料
题名
基于CMF-EEMD的风电齿轮箱多故障特征提取
被引量：
13
1
作者
王志坚
韩振南
宁少慧
梁鹏威
机构
太原理工大学机械工程学院
出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期104-111,共8页
基金
国家自然科学基金(50775157)
山西省基础研究项目(2012011012-1)
山西省高等学校留学回国人员科研资助项目(2011-12)
文摘
针对EMD(empirical mode decomposition)模态混叠现象和由于所添加白噪声幅值单一而影响EEMD(ensemble empirical mode decomposition)分解精度等问题,提出了一种新的信号处理方法CMF-EEMD。CMF(combined mode function)将EMD分解得到敏感的IMFs按高低频进行组合,形成两个包含高低频的本征模态函数Ch和CL,然后通过添加不同的白噪声幅值对Ch和CL分别进行EEMD分解,最后对敏感的IMFs进行循环自相关函数解调分析。将提出方法应用于仿真信号和风力齿轮箱试验台的振动信号,成功提取了多故障特征频率,验证了此方法的有效性。并通过与添加单一白噪声幅值进行对比分析,凸显此方法具有更高的分解精度。
关键词
风电齿轮箱
组合模态函数
总体平均经验模态分解
多故障
循环自相关函数
Keywords
wind gearbox
combined mode function
ensemble empirical mode decomposition
multifault
cyclic autocorrelation function
分类号
TP17 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于Elman网络和ECOC-SVM的机电系统并发多故障诊断方法
被引量：
5
2
作者
管业勤
蒋祖华
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期1715-1720,共6页
基金
国家自然科学基金项目(71461018,71361019,MC-201720-Z20).
文摘
在复杂机电系统多故障并发情形下,面向单一故障的诊断方法难以辅助维修人员决策,容易产生误诊和漏诊的问题。本文提出一种面向复杂机电系统多故障并发下的故障诊断方法,引入损失函数,用Elman网络对故障类型进行初判,改良结合纠错输出码与支持向量机(ECOC-SVM)的分类器设计,对Elman网络识别的故障类型进行筛选,实现可能故障原因在线推送。本文收集来自某船用发动机公司售后维修部的真实数据,针对某类型的船用发动机,以其故障诊断过程为例进行实验,验证本文提出的方法有显著优势,结果表明:本文提出的分类算法,在提高复杂机电系统并发故障的诊断效率和诊断质量方面,性能优于常用机器学习分类方法。
关键词
复杂机电系统
多故障诊断
纠错输出码
支持向量机
损失函数
ELMAN网络
分类器设计
多故障并发
Keywords
complex electromechanical system
multifault
diagnosis
error-correcting output code(ECOC)
support vector machine(SVM)
loss function
Elman network
classifier design
multifault
concurrency
分类号
TM307 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CMF-EEMD的风电齿轮箱多故障特征提取
王志坚
韩振南
宁少慧
梁鹏威
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Elman网络和ECOC-SVM的机电系统并发多故障诊断方法
管业勤
蒋祖华
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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