论文摘要
现代农业机械化对农机使用过程中的故障诊断提出了更高的要求。然而,故障特征通常是在所有转速下进行学习和分类的,而没有考虑转速波动的影响。为了克服这一缺陷,本文提出了一种基于时频变换的智能故障诊断新框架。在该框架中,一种转速下的样本用来训练稀疏滤波,然后其他转速下的样本用来测试稀疏滤波的性能。本文提出的方法包括两个阶段:1)对机械原始振动数据进行短时傅里叶变换(STFT),得到时频域信号,然后利用稀疏滤波模型从时频信号中提取故障特征。2)基于学习到的故障特征,利用softmax回归对不同的机械健康状况进行分类。提出方法可以用来自适应的提取故障特征,是一种可对农业机械进行有效故障诊断的智能方法。故障诊断结果表明,该方法不仅在不同转速下的故障诊断中下具有较强优势,而且比其他方法具有更高的分类准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张忠伟,陈怀海,李舜酩,王金瑞
关键词: 智能故障诊断,短时傅里叶变换,稀疏滤波,回归
来源: Journal of Central South University 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,农业科技
专业: 数学,农业工程
单位: State Key Laboratory of Mechanics and Control of Mechanical Structures, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,College of Energy and Power Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
基金: Project(51675262)supported by the National Natural Science Foundation of China,Project(2016YFD0700800)supported by the National Key Research and Development Program of China,Project(6140210020102)supported by the Advance Research Field Fund Project of China,Project(NP2018304)supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities,China,Project(2017-IV-0008-0045)supported by the National Science and Technology Major Project
分类号: S232.8;O212.1
页码: 1607-1618
总页数: 12
文件大小: 1171K
下载量: 96
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