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基于多尺度指定元分析的多故障诊断方法
引用本文:周福娜,文成林,陈志国,冷元宝.基于多尺度指定元分析的多故障诊断方法[J].南京航空航天大学学报,2011(Z1).
作者姓名:周福娜  文成林  陈志国  冷元宝
作者单位:河南大学计算机与信息工程学院;杭州电子科技大学信息与控制研究所;黄委会黄河水利科学研究院;
基金项目:国家自然科学基金(60804026,60974062)资助项目; 河南省国际合作项目(094300510043)资助项目
摘    要:主元分析(Principal component analysis,PCA)固有的模式复合效应使得多尺度主元分析(Multi-scaleprincipal component analysis,MSPCA)仍无法做故障模式辨识,且各尺度上和重构后数据分别建立PCA模型的计算量非常大。本文建立一种多尺度指定元分析(Multi-scale designated component analysis,MSDCA)方法,将具有明确物理意义的指定模式作为多尺度空间中观测数据和重构后观测数据的统一投影框架,旨在解决MSP-CA在多尺度空间中仍无法进行故障模式辨识的不足,并避免其在各尺度上需分别建立不同统计模型的繁琐性,同时可改进单尺度指定地分析(Designated component analysis,DCA)方法的诊断性能。仿真结果表明了该方法的有效性。

关 键 词:故障诊断  多尺度指定元分析  投影能量  多故障  

Multiple Faults Diagnosis Based on Multi-scale Designated Component Analysis
Zhou Funa Wen Chenglin Chen Zhiguo,Leng Yuanbao.Multiple Faults Diagnosis Based on Multi-scale Designated Component Analysis[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2011(Z1).
Authors:Zhou Funa Wen Chenglin Chen Zhiguo  Leng Yuanbao
Institution:Zhou Funa1 Wen Chenglin2 Chen Zhiguo1,Leng Yuanbao3(1.School of Computer & Information Engineering,Henan University,Kaifeng,475004,China,2.Institute of Information & Control,Hangdian University,Hangzhou,310018,3.Yellow River Institute of Hydraulic Research,Zhengzhou,450002,China)
Abstract:Multi-scale principal component analysis(MSPCA) is not a good fault diagnosis method because of pattern compounding effect of principal component analysis(PCA).In addition,multi-scale filtering is required for multiple PCA modeling to increase the computational complexity.In this paper,a multi-scale designated component analysis(MSDCA) method is proposed by using the designated pattern as a uniform projection frame.MSDCA can well solve the problem of pattern compounding effect of MSPCA and reduce the comple...
Keywords:fault diagnosis  multi-scale designated component analysis  projection energy  multiple faults  
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