结合非线性频谱与核主元分析的复杂系统故障诊断方法

• 作者: 张家良 曹建福 韩海涛 高峰
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 复杂系统 非线性频谱特征 核主元分析 混合核函数 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1558-1564
• 页数: 7页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文

摘要

传统非线性频谱分析方法对复杂系统进行故障诊断时,求解出的非线性频谱数据量庞大,不便于直接用于故障检测与分类识别.本文提出了一种非线性频谱特征与核主元分析(KPCA)结合的故障诊断方法,首先通过最小二乘算法估计出前3阶Volterra时域核,由多维傅立叶变换求取出广义频率响应函数,然后利用KPCA方法对谱数据进行压缩与提取谱特征,最后利用多分类最小二乘支持向量机进行多故障检测与识别.考虑到频谱数据具有非线性的特点,KPCA中的核函数选用由多项式函数与径向基函数构成的混合核函数,兼顾了局部特性与全局特性.论文基于非线性频谱数据,给出了核主元模型建立与在线故障诊断的具体算法.对非线性模拟电路和数控机床伺服传动系统进行了仿真实验,结果表明本文方法能够大幅度降低频谱数据维数,故障识别率高,是一种实用的故障诊断方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高峰	西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室	55	687	16.0	23.0
2	曹建福	西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室	50	487	12.0	20.0
3	张家良	西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室	9	78	6.0	8.0