[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
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 |
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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 | ||
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。
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