主分量子空间识别设备状态的研究
设备状态存在有多种特征表示。本文探讨原始特征的主分量空间,以提取敏感性信息识别设备状态。具体方法结合主分量分析(Principal Component.Analysis,PCA),建立一种类属主分量子空间结构,来表达和分类不同的设备状态。提出的设备状态诊断方法依靠PCA可以提取稳定有效的设备状态低维特征表示,依靠子空间法能够以低代价有效辨识设备状态。以汽车变速齿轮箱的疲劳状态诊断为例分析表明,主分量子空间法获得了良好的结果,可以有效用于设备的状态监测和诊断中。
机械设备 设备监测 故障诊断 主分量分析
何清波 刘永斌 张平 孔凡让
中国科学技术大学精密机械与精密仪器系, 合肥 230026
国内会议
2010年全国振动工程及应用学术会议(暨第十二届全国设备故障诊断学术会议、第二十三届全国振动与噪声控制学术会议)
沈阳
中文
20-22
2010-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）