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LLTSA特征降维与ELM模型在单向阀故障诊断中的应用
LLTSA特征降维与ELM模型在单向阀故障诊断中的应用
作者:
张朝林
范玉刚
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
CEEMD
LLTSA
ELM
单向阀
故障诊断
摘要:
信号的单一特征难以全面反映设备运行状态,而利用多域特征表征设备运行状态时,随着特征维数增加,将引发维数灾难,导致分类器性能退化,降低状态监测模型的辨识性能.针对这一问题,提出线性局部切空间排列(Linear local tangent space alignment,LLTSA)特征降维与极限学习机(Extreme learning machine,ELM)模型的故障诊断方法,利用LLTSA从高维特征空间提取低维流形,实现信号特征的维数约简,保证模型分类性能.该方法首先利用完备总体经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)对振动信号进行分解,采用相关系数与峭度准则筛选分量,重构得到降噪后的振动信号;然后,计算重构信号的多域特征,并利用LLTSA进行特征维数约简;最后,利用其低维本质特征建立ELM故障诊断模型,监测设备运行状态.高压隔膜泵单向阀运行状态监测实验表明,对振动信号进行特征维数约简,降低特征间的冗余性,可提高ELM模型的故障识别精度.
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文献信息
篇名
LLTSA特征降维与ELM模型在单向阀故障诊断中的应用
来源期刊
机械科学与技术
学科
工学
关键词
CEEMD
LLTSA
ELM
单向阀
故障诊断
年,卷(期)
2019,(7)
所属期刊栏目
机械动力学
研究方向
页码范围
1024-1028
页数
5页
分类号
TH11|TP181
字数
3559字
语种
中文
DOI
10.13433/j.cnki.1003-8728.2019.20180296
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
范玉刚
昆明理工大学信息工程与自动化学院
48
210
8.0
12.0
5
张朝林
昆明理工大学信息工程与自动化学院
5
6
1.0
2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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节点文献
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ELM
单向阀
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械科学与技术
主办单位:
西北工业大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-8728
CN:
61-1114/TH
开本:
大16开
出版地:
西安友谊西路127号
邮发代号:
52-193
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
8073
总下载数(次)
15
总被引数(次)
69926
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