LLTSA特征降維與ELM模型在單向閥故障診斷中的應(yīng)用
摘要：信號的單一特征難以全面反映設(shè)備運行狀態(tài),而利用多域特征表征設(shè)備運行狀態(tài)時,隨著特征維數(shù)增加,將引發(fā)維數(shù)災(zāi)難,導(dǎo)致分類器性能退化,降低狀態(tài)監(jiān)測模型的辨識性能。針對這一問題,提出線性局部切空間排列(Linear local tangent space alignment,LLTSA)特征降維與極限學(xué)習(xí)機(Extreme learning machine,ELM)模型的故障診斷方法,利用LLTSA從高維特征空間提取低維流形,實現(xiàn)信號特征的維數(shù)約簡,保證模型分類性能。該方法首先利用完備總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)對振動信號進行分解,采用相關(guān)系數(shù)與峭度準則篩選分量,重構(gòu)得到降噪后的振動信號;然后,計算重構(gòu)信號的多域特征,并利用LLTSA進行特征維數(shù)約簡;最后,利用其低維本質(zhì)特征建立ELM故障診斷模型,監(jiān)測設(shè)備運行狀態(tài)。高壓隔膜泵單向閥運行狀態(tài)監(jiān)測實驗表明,對振動信號進行特征維數(shù)約簡,降低特征間的冗余性,可提高ELM模型的故障識別精度。
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機械科學(xué)與技術(shù)雜志
機械科學(xué)與技術(shù)雜志， 月刊，本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向，堅持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：理論研究、設(shè)計計算、機構(gòu)分析、工藝、設(shè)備、材料、實驗研究等。于1981年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。
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