基于提升小波和递归增量聚类的实时故障诊断方法

• 作者: 刘念 刘畅 杨青 汤剑桥
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 实时监控 提升小波 递归增量聚类
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 制导、导航与控制
• 页码范围: 161-167
• 页数: 7页
• 分类号: TP277
• 字数: 4187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2013.01.27

摘要

针对复杂时变工业过程实时故障诊断问题,提出了一种基于提升小波( lifting wavelet,LW)与递归增量聚类(recursive incremental clustering,RICLUSTER)相结合的实时故障诊断方法(lifting wavelet-recursive incremental clustering,LW RICLUSTER).该方法首先通过LW变换对数据实时去噪,再通过RICLUSTER实时监控.由于采用LW与RICLUSTER相结合的方法,节省存储空间和运算时间的同时提高了诊断精度.实验结果表明,LW-RICLUSTER集合方法能有效实现时变过程监控,在诊断精度、速度和适应性方面,优于传统单一型CLUSTER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	杨青	沈阳理工大学信息科学与工程学院	48	229	8.0	13.0
3	刘畅	沈阳理工大学信息科学与工程学院	18	28	3.0	5.0
6	刘念	沈阳理工大学信息科学与工程学院	15	135	5.0	11.0
7	汤剑桥	沈阳理工大学信息科学与工程学院	1	11	1.0	1.0