基于Volterra级数和KPCA的旋转机械故障诊断方法研究

• 作者: 易小兵 李志农 蒋静
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 Volterra级数 量子粒子群(QPSO) 核函数主元分析(KPCA) 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 119-122
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 3088字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355-2011.01.025

摘要

提出一种基于Volterra级数和核函数主元分析(KPCA)的故障诊断方法.在提出的方法中,首先利用量子粒子群(QPSO)算法辨识出正常、转子裂纹、转子碰摩、基座松动四种状态下的Volterra级数,然后将Volterra级数作为特征向量输入到KPCA进行训练识别.实验结果表明,提出的方法是有效的,在只考虑一阶Volterra核的情况下不能进行很好地进行识别时,可以从二阶、三阶Volterra核上来区分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志农	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	66	582	13.0	19.0
3	蒋静	南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室	4	35	4.0	4.0
9	易小兵		4	106	3.0	4.0