[发明专利]基于正交局部保持映射(OLPP)特征约简的故障诊断方法无效

专利信息
申请号: 200910243511.5 申请日: 2009-12-24
公开(公告)号: CN101750210A 公开(公告)日: 2010-06-23
发明(设计)人: 汤宝平;李锋;邓蕾 申请(专利权)人: 重庆大学
主分类号: G01M13/00 分类号: G01M13/00;G06F17/10
代理公司: 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129 代理人: 胡敬红
地址: 400044 *** 国省代码: 重庆;85
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 正交 局部 保持 映射 olpp 特征 故障诊断 方法
【权利要求书】:

1.一种旋转机械故障诊断领域的基于正交局部保持映射(OLPP)特征约简的故障诊断方法,其特征在于:包括如下具体步骤:

步骤一,对正常训练样本和测试样本以经验模式分解(EMD)的技术进行分解,分别得到多层内禀模态函数(IMF)分量;

步骤二,对所有内禀模态函数(IMF)分量构造瞬时幅值香农(Shannon)熵,得到n维特征向量,n为内禀模态函数(IMF)分量层数;

步骤三,利用正交局部保持映射(OLPP)同时对训练和测试样本的n维特征向量进行维数约简,分别得到k维特征向量,k作为参数设定,且要求1≤k<n;

步骤四,将训练样本的k维特征向量输入莫莱特(Morlet)小波支持向量机(MWSVM)进行训练,得到训练好的莫莱特(Morlet)小波支持向量机(MWSVM);

步骤五,将测试样本的k维特征向量输入训练好的莫莱特(Morlet)小波支持向量机(MWSVM)进行故障分类,得出各测试样本的识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于正交局部保持映射(OLPP)特征约简的故障诊断方法,其特征在于:所述对训练样本和测试样本进行经验模式分解(EMD),是指采用经验模式分解(EMD)方法,将训练和测试样本的多分量调制故障信号分解为多层单分量的调幅-调频(AM-FM)成分——内禀模态函数(IMF):

ci(t)=ai(t)cos(φi(t)),i=1,Λ,n,

式中n为内禀模态函数(IMF)分量的层数。

3.根据权利要求1所述的基于正交局部保持映射(OLPP)特征约简的故障诊断方法,其特征在于:所述构造瞬时幅值香农(Shannon)熵,是指对训练和测试样本的n层内禀模态函数(IMF)分量进行希尔伯特(Hilbert)变换解调得到各层内禀模态函数(IMF)分量的瞬时幅值:

式中 对瞬时幅值构建香农(Shannon)熵: 

式中,i表示第i层IMF分量,N为每层内禀模态函数(IMF)分量数据长度,以香农(Shannon)熵为元素构造归一化特征向量

x=[E1/E,E2/E,Λ,Ei/E,Λ,En/E]

式中:

瞬时幅值香农(Shannon)熵特征向量x因符号和绝对值大小的不同可粗略地表征各类故障的互异性。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆大学,未经重庆大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/200910243511.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top