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代价敏感核主元分析及其在故障诊断中的应用

中南大学学报（自然科学版） 2013年第6期44卷 2324-2330页

作者：唐勇波桂卫华彭涛中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 宜春学院物理科学与工程技术学院江西宜春336000

针对传统核主元分析没有考虑误分类代价的差别、对故障工况不敏感等问题,提出代价敏感核主元分析方法。该方法将代价敏感机制引入核主元分析,以误分类代价最小化为目标,设计最佳阈值调整方法获取最佳阈值,并采用混沌粒子群算法对核参数... 详细信息

针对传统核主元分析没有考虑误分类代价的差别、对故障工况不敏感等问题,提出代价敏感核主元分析方法。该方法将代价敏感机制引入核主元分析,以误分类代价最小化为目标,设计最佳阈值调整方法获取最佳阈值,并采用混沌粒子群算法对核参数进行优化,最后利用SPE(squared prediction error)统计量诊断新样本类别。研究结果表明:该方法能有效地降低误分类代价,具有故障敏感性和诊断准确率高以及泛化能力强等特点。

关键词：核主元分析代价敏感混沌粒子群算法阈值调整故障诊断

基于非线性频谱特征及核主元分析的模拟电路故障诊断方法

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电工技术学报 2012年第8期27卷 248-254页

作者：韩海涛马红光曹建福张家良第二炮兵工程大学101教研室西安710025 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049

针对模拟电路基于非线性输出频域响应函数(NOFRF)模型进行故障特征提取时,具有维数多、数据量大的特点,提出了采用核主元分析(KPCA)和多类别支持向量机(MSVM)进行故障模式判别的新方法(KPCA-MSVM)。该方法首先采用KPCA对特征向量进行维... 详细信息

针对模拟电路基于非线性输出频域响应函数(NOFRF)模型进行故障特征提取时,具有维数多、数据量大的特点,提出了采用核主元分析(KPCA)和多类别支持向量机(MSVM)进行故障模式判别的新方法(KPCA-MSVM)。该方法首先采用KPCA对特征向量进行维数压缩、消除变量之间的非线性;其次构造MSVM分类器,在PSpice环境下通过蒙特卡罗仿真生成模拟电路在各种故障状态下的数据,对MSVM分类器进行训练,将训练好的MSVM分类器用于模拟电路的故障状态识别。通过对Sallen-Key带通滤波器模拟电路的故障诊断结果表明,该故障诊断方法对模拟电路参数型故障有很好的识别、定位能力并具有速度快和准确率高的特点。

关键词：非线性输出频域响应函数核主元分析支持向量机故障特征故障诊断

基于核主元分析与多支持向量机的监控诊断方法及其应用

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系统工程理论与实践 2009年第9期29卷 153-159页

作者：蒋少华桂卫华阳春华唐朝晖中南大学信息科学与工程学院长沙410083 韶关学院计算机科学学院韶关512024

为保证密闭鼓风炉冶炼过程的正常运行,构造了一种基于核主元分析(KPCA)和多支持向量机(MSVM)的监控模型.该监控模型首先用核主元分析方法对过程数据进行特征提取,然后将代表过程特征的核主元送入到多支持向量机分类器中进行故障诊断与分... 详细信息

为保证密闭鼓风炉冶炼过程的正常运行,构造了一种基于核主元分析(KPCA)和多支持向量机(MSVM)的监控模型.该监控模型首先用核主元分析方法对过程数据进行特征提取,然后将代表过程特征的核主元送入到多支持向量机分类器中进行故障诊断与分类.仿真研究显示,该监控模型具有较好的泛化能力,能有效地应用于鼓风炉的监控诊断,可用于鼓风炉熔炼过程的现场操作指导.

关键词：核主元分析多支持向量机过程监控诊断密闭鼓风炉

结合非线性频谱和核主元分析的机器人用RV减速器故障诊断

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西安交通大学学报 2020年第1期54卷 32-41页

作者：陈乐瑞曹建福王晓琪西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室

针对机器人用RV减速器故障诊断准确率低问题,采用基于非线性输出频率响应函数频谱与核主元分析(KPCA)相结合的方法诊断RV减速器故障。利用RV减速器性能测试平台采集减速器在正常状态和故障状态下的输入和输出数据;采用批量估计算法得到... 详细信息

针对机器人用RV减速器故障诊断准确率低问题,采用基于非线性输出频率响应函数频谱与核主元分析(KPCA)相结合的方法诊断RV减速器故障。利用RV减速器性能测试平台采集减速器在正常状态和故障状态下的输入和输出数据;采用批量估计算法得到每种状态下的前4阶频谱值,将其作为故障特征送入KPCA进行压缩,通过设置主元累计贡献率将400维数据压缩至5维;将KPCA生成的低维数据送入支持向量机分类器进行训练和测试。试验结果表明:与仅把振动信号时域或频域作为数据集进行故障诊断的方法相比,所提方法的故障诊断准确率分别提升了27.50%和8.34%,达到了96.67%,所提方法在RV减速器的故障诊断上有效。

关键词：机器人 RV减速器非线性输出频率响应函数核主元分析故障诊断

基于核主元分析与支持向量机的监控诊断方法及其应用

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中南大学学报（自然科学版） 2009年第5期40卷 1323-1328页

作者：蒋少华桂卫华阳春华唐朝晖中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 韶关学院计算机科学学院广东韶关512024

为了及时反映密闭鼓风炉冶炼过程状态,实现对密闭鼓风炉炉况的监控与诊断,提出核主元分析和多支持向量机分类的相结合的过程监控与故障诊断方法。其原理是:首先,用核主元分析方法提取过程数据特征,建立核主元分析的监控模型;然后,将代... 详细信息

为了及时反映密闭鼓风炉冶炼过程状态,实现对密闭鼓风炉炉况的监控与诊断,提出核主元分析和多支持向量机分类的相结合的过程监控与故障诊断方法。其原理是:首先,用核主元分析方法提取过程数据特征,建立核主元分析的监控模型;然后,将代表过程特征的核主元送入多支持向量机分类器中,利用"一对其余"算法对故障进行诊断与分类。实验结果表明,所提出的方法与传统的主元分析方法相比,整个样本集的可分性变大,分类正确率提高,能更准确地诊断炉子的各种故障,可有效地用于密闭鼓风炉冶炼过程的故障诊断。

关键词：核主元分析支持向量机多类分类器过程监控故障诊断

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基于基座多传感核主元分析的故障诊断

仪器仪表学报 2011年第7期32卷 1551-1557页

作者：李学军杨大炼郭灯塔蒋玲莉湖南科技大学湖南省机械设备健康维护重点实验室湘潭411201 湘潭电机股份有限公司湘潭411101

传统振动测试中传感器一般安装在靠近振源位置,此类方式采集的振动信号的故障特征相对明显,但实际应用中常存在传感器安装不便的矛盾。本文提出基于基座的故障诊断方法,以多个传感器采集的基座上的微弱故障特征信号为原始信号,通过核主... 详细信息

传统振动测试中传感器一般安装在靠近振源位置,此类方式采集的振动信号的故障特征相对明显,但实际应用中常存在传感器安装不便的矛盾。本文提出基于基座的故障诊断方法,以多个传感器采集的基座上的微弱故障特征信号为原始信号,通过核主元分析(kernel principal component analysis,KPCA)进行信息融合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)进行模式识别。文章还探析了核参数选取对KPCA性能的影响,最后实例验证了基于基座故障诊断方法的可行性。

关键词：基座核主元分析故障诊断信息融合支持向量机

基于核主元分析方法的燃气涡轮发动机燃烧系统实时监测与诊断

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航空动力学报 2016年第6期31卷 1450-1459页

作者：朱飞翔李本威赵勇宋汉强海军航空工程学院研究生一队山东烟台264001 海军航空工程学院飞行器工程系山东烟台264001

针对燃气涡轮发动机燃烧室状态监测方法不足,故障定位难和故障早期发现难的问题,以涡轮排气温度场周向数据为分析依据,通过研究燃气在涡轮通流部分的偏转规律,利用核主元分析(KPCA)方法对经过有效性处理后的温度场数据进行分析,并结合... 详细信息

针对燃气涡轮发动机燃烧室状态监测方法不足,故障定位难和故障早期发现难的问题,以涡轮排气温度场周向数据为分析依据,通过研究燃气在涡轮通流部分的偏转规律,利用核主元分析(KPCA)方法对经过有效性处理后的温度场数据进行分析,并结合两台发动机的故障数据,分别对燃烧系统自身故障和热电偶传感器故障进行检测与识别,验证了排气温度场燃气偏转规律与核主元分析相结合的方法对燃烧系统故障和传感器故障进行诊断的有效性.结果表明:该方法能够将安装了环管式分布火焰筒的燃气涡轮发动机燃烧室的故障诊断定位层次从目前的燃烧室这个大部件提高到火焰筒级别的小部件.

关键词：燃烧系统火焰筒排气温度场燃气偏转核主元分析实时监测与诊断故障识别

基于核主元分析和邻近支持向量机的汽轮机凝汽器过程监控和故障诊断

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中国电机工程学报 2007年第14期27卷 56-61页

作者：张曦阎威武刘振亚邵惠鹤上海交通大学自动化系上海市闵行区200240 国家电网公司北京市西城区100031

提出了基于核主元分析(KPCA)和邻近支持向量机(PSVM)的汽轮机凝汽器过程监控和故障诊断新方法,将数据先用核主元法进行分析和处理,即通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中进行特征提取,若数据的H... 详细信息

提出了基于核主元分析(KPCA)和邻近支持向量机(PSVM)的汽轮机凝汽器过程监控和故障诊断新方法,将数据先用核主元法进行分析和处理,即通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中进行特征提取,若数据的Hotelling’sT2和Q统计量超过控制限,说明有故障发生,则计算样本的非线性主元得分向量,并将其作为输入值送入已训练好的邻近支持向量机进行故障类型识别。该方法可以有效地捕捉变量间的非线性关系,过程监控和故障诊断效果明显好于PCA-PSVM法。汽轮机历史故障特征数据集仿真试验证明了该方法的有效性。

关键词：核主元分析邻近支持向量机过程监控故障诊断

基于改进核主元分析法的三电平逆变器故障检测

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电网技术 2016年第3期40卷 972-977页

作者：林茂李颖晖朱喜华吴辰空军工程大学航空航天工程学院陕西省西安市710038

核主元分析法能够有效利用提取的主元信息对系统运行情况进行评价,但实际应用中存在有效数据信息"淹没"的问题。为更好地实现三电平逆变器开关管故障检测,对传统核主元方法进行改进,增加灵敏度分析,分别计算各变量对故障统计量的贡献值... 详细信息

核主元分析法能够有效利用提取的主元信息对系统运行情况进行评价,但实际应用中存在有效数据信息"淹没"的问题。为更好地实现三电平逆变器开关管故障检测,对传统核主元方法进行改进,增加灵敏度分析,分别计算各变量对故障统计量的贡献值,由此引入贡献值权重矩阵对逆变器故障特征进行加权,加权后的数据可以消除由不同量纲和噪声对数据造成的影响,同时可以反映故障数据的主要特征。基于此,计算不同开关管故障情况的权重矩阵,并对故障情况进行检测,降低了系统的数据处理量,提高了故障检测的准确性。实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：三电平逆变器故障检测核主元分析灵敏度分析