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基于复杂网络的故障诊断策略
被引量:
21
1
作者
杜海峰
王娜
+2 位作者
张进华
邵颉
王孙安
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期90-96,共7页
从故障诊断的模式识别本质出发,利用网络表示故障数据结构,通过网络结构反映故障状态及其特征,把故障诊断聚类问题建模为子网络探测问题,提出基于网络结构分析的故障诊断策略。为了解决子网络划分中数据间相似度测度和划分测度设计这两...
从故障诊断的模式识别本质出发,利用网络表示故障数据结构,通过网络结构反映故障状态及其特征,把故障诊断聚类问题建模为子网络探测问题,提出基于网络结构分析的故障诊断策略。为了解决子网络划分中数据间相似度测度和划分测度设计这两个重要问题,引入复杂网络社群结构分析中的模块性概念,设计状态区分准则函数,并采用自底向上模块合并层次过程优化准则函数实现故障状态聚类,提出一种基于模块合并的故障诊断聚类算法。通过算法在标准数据集分类和真实压缩机故障系统诊断上的应用,分析相似度测度对算法的影响并验证了算法的性能。试验结果表明,与遗传算法,人工免疫网络等人工智能诊断方法相比,本文提出的算法能以较少的计算耗时,有效提取故障特征,获得理想的诊断正确率。
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关键词
故障诊断
聚类
复杂网络分析
模块性指标
压缩机
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职称材料
基于递归定量分析的液压泵故障识别方法
被引量:
20
2
作者
姜万录
李振宝
+2 位作者
张生
雷亚飞
王浩楠
《液压与气动》
北大核心
2019年第2期18-23,共6页
提出了一种局部投影消噪和递归定量分析相结合的轴向柱塞泵故障识别方法。以轴向柱塞泵故障振动信号为研究对象,首先用局部投影消噪方法对振动信号进行消噪;其次对消噪后的振动信号绘制递归图,进而通过递归定量分析对递归图所反映出的...
提出了一种局部投影消噪和递归定量分析相结合的轴向柱塞泵故障识别方法。以轴向柱塞泵故障振动信号为研究对象,首先用局部投影消噪方法对振动信号进行消噪;其次对消噪后的振动信号绘制递归图,进而通过递归定量分析对递归图所反映出的系统动力学信息进行特征提取,选择确定率(DET)和递归熵(ENTR) 2个特征构成特征向量,构成故障特征样本;然后通过核模糊C均值聚类(KFCMC)方法对训练样本进行聚类,进而依据最小欧氏距离准则对测试样本进行故障识别;最后,将递归定量分析方法和相空间复杂网络定量特征方法进行对比。结果表明,基于递归定量分析的轴向柱塞泵故障识别方法具有更高的故障确诊率。
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关键词
复杂网络
递归定量分析
核模糊C均值聚类
故障诊断
轴向柱塞泵
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职称材料
题名
基于复杂网络的故障诊断策略
被引量:
21
1
作者
杜海峰
王娜
张进华
邵颉
王孙安
机构
西安交通大学公共管理与复杂性科学研究中心
西安交通大学机械工程学院
俄克拉荷马大学动物系
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期90-96,共7页
基金
国家自然科学基金(50505034
70671083)
教育部博士点新教师基金(20070698022)资助项目
文摘
从故障诊断的模式识别本质出发,利用网络表示故障数据结构,通过网络结构反映故障状态及其特征,把故障诊断聚类问题建模为子网络探测问题,提出基于网络结构分析的故障诊断策略。为了解决子网络划分中数据间相似度测度和划分测度设计这两个重要问题,引入复杂网络社群结构分析中的模块性概念,设计状态区分准则函数,并采用自底向上模块合并层次过程优化准则函数实现故障状态聚类,提出一种基于模块合并的故障诊断聚类算法。通过算法在标准数据集分类和真实压缩机故障系统诊断上的应用,分析相似度测度对算法的影响并验证了算法的性能。试验结果表明,与遗传算法,人工免疫网络等人工智能诊断方法相比,本文提出的算法能以较少的计算耗时,有效提取故障特征,获得理想的诊断正确率。
关键词
故障诊断
聚类
复杂网络分析
模块性指标
压缩机
Keywords
fault diagnosis clustering complex network analysis modularity compressor
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于递归定量分析的液压泵故障识别方法
被引量:
20
2
作者
姜万录
李振宝
张生
雷亚飞
王浩楠
机构
燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室
燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室
出处
《液压与气动》
北大核心
2019年第2期18-23,共6页
基金
国家自然科学基金(51875498
51475405)
河北省自然科学基金重点项目(E2018203339)
文摘
提出了一种局部投影消噪和递归定量分析相结合的轴向柱塞泵故障识别方法。以轴向柱塞泵故障振动信号为研究对象,首先用局部投影消噪方法对振动信号进行消噪;其次对消噪后的振动信号绘制递归图,进而通过递归定量分析对递归图所反映出的系统动力学信息进行特征提取,选择确定率(DET)和递归熵(ENTR) 2个特征构成特征向量,构成故障特征样本;然后通过核模糊C均值聚类(KFCMC)方法对训练样本进行聚类,进而依据最小欧氏距离准则对测试样本进行故障识别;最后,将递归定量分析方法和相空间复杂网络定量特征方法进行对比。结果表明,基于递归定量分析的轴向柱塞泵故障识别方法具有更高的故障确诊率。
关键词
复杂网络
递归定量分析
核模糊C均值聚类
故障诊断
轴向柱塞泵
Keywords
complex
network
recurrence quantitation
analysis
kernel fuzzy C-means
clustering
fault
diagnosis
axial piston pump
分类号
TH137.9 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复杂网络的故障诊断策略
杜海峰
王娜
张进华
邵颉
王孙安
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
21
下载PDF
职称材料
2
基于递归定量分析的液压泵故障识别方法
姜万录
李振宝
张生
雷亚飞
王浩楠
《液压与气动》
北大核心
2019
20
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职称材料
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参考文献
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