故障相关算法论文-程洪超,刘乙奇,黄道平

故障相关算法论文-程洪超,刘乙奇,黄道平

导读:本文包含了故障相关算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:故障诊断,相关向量机,可预测元分析,特征提取

故障相关算法论文文献综述

程洪超,刘乙奇,黄道平[1](2019)在《面向污水处理过程的预测元-相关向量机故障诊断算法研究》一文中研究指出污水处理系统是一个复杂的非线性大系统,存在作业环境恶劣、控制目标复杂、扰动不确定性、不易在线监测等问题。这些问题导致污水厂发生故障频繁,开发高效的故障监测技术成了当务之急。本文提出了一种新的故障监测技术,即预测元-相关向量机方法。该方法是将可预测元算法与相关向量机进行有机结合。首先利用可预测元算法对污水厂的采集的数据进行特征提取,去除重复特征和冗余信息。然后,利用处理后的数据训练相关向量机模型。为了验证所提方法的优越性,将预测元-相关向量机与RVM,PCA-RVM和ICA-RVM叁种方法同时用于监测国际水协会提供的BSM1污水处理平台。实验表明本文所提方法故障诊断精度更高。(本文来源于《第30届中国过程控制会议(CPCC 2019)摘要集》期刊2019-07-31)

吕维宗,王海瑞,舒捷[2](2019)在《量子粒子群算法优化相关向量机的轴承故障诊断》一文中研究指出人为因素对传统滚动轴承故障诊断方法有比较大的影响,并且故障起因比较复杂。针对此问题提出用基于量子粒子群(QPSO)算法优化的相关向量机(RVM)进行滚动轴承故障诊断。采用总体平均经验模态分解(EEMD)方法来处理滚动轴承的振动信号,分解后可以得到很多内禀模态函数(IMF)。再把IMF能量作为特征向量输入到QPSA-RVM诊断器中对滚动轴承的故障进行准确诊断。实验结果显示:该模型可以更快地实现对滚动轴承故障的准确识别,证明了该模型的稳定性及高效性。与支持向量机(SVM)分析对比后,进一步体现出RVM方法在智能故障诊断领域中具有优势。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年01期)

李继猛,李铭,王慧,张金凤,张云刚[3](2018)在《基于相关正交匹配追踪算法的风电机组滚动轴承稀疏故障诊断方法》一文中研究指出针对风电机组滚动轴承故障信号的非平稳、强噪声污染等导致的有效冲击特征难以检测的问题,提出了一种基于相关正交匹配追踪(COMP)算法的稀疏故障诊断方法。基于COMP算法,在每次迭代后,首先根据内积大小依次计算原子与残差的相关系数,将相关系数最大的原子与其他符合条件的原子合并,将合并后的原子作为一个新原子;然后,利用这些新原子重新构成一个与信号相关度较强的新字典,对信号进行稀疏表示;最后,通过分析稀疏表示结果的包络谱实现滚动轴承故障的准确诊断。由于该方法重构的新原子与残差的相关性较强,因此只需较少的迭代次数就可得到较高的稀疏表示精度。仿真试验和工程应用验证了所提方法的有效性和实用性。(本文来源于《中国机械工程》期刊2018年12期)

杨锴[4](2018)在《基于S变换与相关算法的配电网雷击故障识别与定位》一文中研究指出针对容易受雷电影响的配电网,提出了基于S变换的雷击故障识别方法,有效地识别轻型雷击、重型故障性雷击以及单相接地故障,减少雷击误判跳闸,提高配电网运行可靠性。提出一种基于互相关算法的雷击定位方法,对比两个信号波形的相似度,适用于雷电直击配电网的定位研究。软件仿真结果表明,以上两种方法可准确、有效地识别与定位雷击故障。(本文来源于《现代建筑电气》期刊2018年02期)

赵帅,宋冰,侍洪波[5](2018)在《基于加权互信息主元分析算法的质量相关故障检测》一文中研究指出质量相关的故障检测已成为近几年研究热点,它的目标是在过程监测中,对质量相关的故障检测率更高,对质量无关的故障少报警或不报警。传统主元分析算法的故障检测会对所有故障均报警,不能达到上述要求。另外,在实际工业生产中,质量变量通常难以实时获得,需要后续分析或延时得到。为此,提出一种融合贝叶斯推断与互信息的加权互信息主元分析算法。首先利用贝叶斯推断的加权方法将度量过程变量和质量变量之间相关关系的互信息进行融合,选出包含质量变量信息量最大的一组过程变量。然后对过程变量利用主元分析(principal component analysis,PCA)进行统计建模,再次根据加权互信息选出包含质量变量信息量最大的主元,建立统计量进行故障检测。最后,通过实验验证该方法的可行性和有效性。(本文来源于《化工学报》期刊2018年03期)

吴坤,康建设,池阔[6](2016)在《基于改进多分类算法和相关向量机的电力变压器故障诊断方法》一文中研究指出针对电力变压器故障诊断问题实际特点和支持向量机方法的条件限制,提出一种基于改进多分类算法和相关向量机的智能故障诊断方法。该方法综合标准一对一和一对余多分类算法的结构特点,改进现有一对一算法的最大投票策略,提出一种全新的两层最大投票策略,并在此基础上将k类多分类问题转化为k(k-1)/2个叁分类子问题,最终设计出一种一对一对余的改进多分类算法;同时在叁分类子问题上,采用综合性能较支持向量机更为优异的相关向量机作为二类分类器,并基于一对一算法完成叁分类,进而实现k类多分类。电力变压器故障诊断实例结果和理论分析表明,该智能故障诊断方法具有以下明显优势:可有效提升诊断正确率5%以上,可剔除绝大部分无效投票从而优化投票结果,可显着增强样本诊断可信度水平,可提高识别未知故障类型精度20%以上,并具有诊断多重故障类型性能。(本文来源于《高电压技术》期刊2016年09期)

黄晓晴,黄勇,刘辉,褚健,邓高峰[7](2016)在《基于Apriori算法及方差分析的电力故障原因相关度分析》一文中研究指出电力是国民经济的支柱,是国家经济的命脉。电力事故不仅影响电力系统的稳定,甚至影响到国家经济和社会安全。故障树分析法是一种有效的事故分析方法,能够层层分析事故原因,但是不能直接分析出导致事故发生原因的相关程度。为此,本文提出了一种基于Apriori算法及方差分析的故障树原因相关度的分析方法,首先利用Apriori算法在给定的数据库中进行多遍扫描,得出频繁项集,求出支持度;其次通过方差分析得出不同的原因对上级原因存在明显的差异,得出不同原因的影响程度。有利于今后有针对性地对事故进行防范,降低事故发生的概率,减少事故的发生。(本文来源于《中国新技术新产品》期刊2016年16期)

王淼清,顾军,刘青[8](2016)在《基于边带相关算法和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,提出了一种基于边带相关算法和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断新方法。通过对滚动轴承产生振动的模型进行分析,可以将振动信号看成为多个调制信号的迭加,而边带相关算法可以在频谱图基础上找出调制性最强的频率区间,然后进行带通滤波得到此频率区间内的时域信号,最后对其进行Hilbert包络并进行谱分析,最终能得到调制信号中调制频率的大小。利用滚动轴承实验取得的振动信号进行分析验证,可以在滚动轴承具有外圈、内圈、滚动体缺陷的情况下的振动信号找出调制频率,有效地提取故障特征。结果表明该方法能够准确地识别和诊断出滚动轴承的故障部位和类型。(本文来源于《机械传动》期刊2016年06期)

张利彬,李璨,张翔,安雪岩,李文[9](2016)在《火箭发动机故障检测的自适应相关算法的改进》一文中研究指出针对自适应相关算法(ACA)采用单一理论阈值,且马氏(Mahalanobis)距离的修正方法不太合理的问题,在已有的自适应相关方法基础上,提出了改进的火箭发动机实时故障检测的自适应相关算法。改进之处有:1)利用理论阈值和发动机历史数据统计得到的经验阈值共同作为判断依据;2)提出了修正Mahalanobis距离的计算方法,去除偏离数据均值最大的1~3个参数对Mahalanobis距离的贡献。在给定的5%误检率下,通过发动机的仿真数据验证了改进的算法能对发动机稳态工作过程中的故障及时准确地检测,并能有效解决野值存在时的误报警情况。(本文来源于《电光与控制》期刊2016年06期)

陈立伟,黄璐,齐传斌[10](2016)在《基于遗传算法优化的相关向量机的燃机涡轮叶片故障诊断》一文中研究指出以遗传算法、相关向量机理论作为理论指导,采用基于遗传算法优化相关向量机算法对提取的特征向量进行故障分类,并通过与未优化的相关向量机、支持向量机、BP神经网络方法对比,结果发现通过遗传算法优化的相关向量机算法的故障分类正确率要高于相关向量机算法、支持向量机算法和BP神经网络的故障分类方法的正确率,仿真实验验证了优化后的算法在燃机涡轮叶片故障诊断中的优越性和可行性。(本文来源于《应用科技》期刊2016年02期)

故障相关算法论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

人为因素对传统滚动轴承故障诊断方法有比较大的影响,并且故障起因比较复杂。针对此问题提出用基于量子粒子群(QPSO)算法优化的相关向量机(RVM)进行滚动轴承故障诊断。采用总体平均经验模态分解(EEMD)方法来处理滚动轴承的振动信号,分解后可以得到很多内禀模态函数(IMF)。再把IMF能量作为特征向量输入到QPSA-RVM诊断器中对滚动轴承的故障进行准确诊断。实验结果显示:该模型可以更快地实现对滚动轴承故障的准确识别,证明了该模型的稳定性及高效性。与支持向量机(SVM)分析对比后,进一步体现出RVM方法在智能故障诊断领域中具有优势。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

故障相关算法论文参考文献

[1].程洪超,刘乙奇,黄道平.面向污水处理过程的预测元-相关向量机故障诊断算法研究[C].第30届中国过程控制会议(CPCC2019)摘要集.2019

[2].吕维宗,王海瑞,舒捷.量子粒子群算法优化相关向量机的轴承故障诊断[J].计算机应用与软件.2019

[3].李继猛,李铭,王慧,张金凤,张云刚.基于相关正交匹配追踪算法的风电机组滚动轴承稀疏故障诊断方法[J].中国机械工程.2018

[4].杨锴.基于S变换与相关算法的配电网雷击故障识别与定位[J].现代建筑电气.2018

[5].赵帅,宋冰,侍洪波.基于加权互信息主元分析算法的质量相关故障检测[J].化工学报.2018

[6].吴坤,康建设,池阔.基于改进多分类算法和相关向量机的电力变压器故障诊断方法[J].高电压技术.2016

[7].黄晓晴,黄勇,刘辉,褚健,邓高峰.基于Apriori算法及方差分析的电力故障原因相关度分析[J].中国新技术新产品.2016

[8].王淼清,顾军,刘青.基于边带相关算法和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断[J].机械传动.2016

[9].张利彬,李璨,张翔,安雪岩,李文.火箭发动机故障检测的自适应相关算法的改进[J].电光与控制.2016

[10].陈立伟,黄璐,齐传斌.基于遗传算法优化的相关向量机的燃机涡轮叶片故障诊断[J].应用科技.2016

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