基于KPCA信息融合与随机森林的中介轴承故障诊断方法

论文摘要

针对航空发动机中介轴承故障信号传递结构复杂且路径长、信噪比低的问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与随机森林(Random Forest)相结合的故障诊断新方法,利用EEMD处理非线性信号的优势进行信号分析。首先,将采集的声发射信号分解成多个IMF分量,为兼顾时域和频域信息,提取各个IMF分量的样本熵(SampEn)和奇异熵(SingEn)作为各层信号的时频特征。利用KPCA将各分量的样本熵和奇异熵融合,并降低维度得到体现时频信息的数据样本,最后训练出以随机森林为模型的多类分类器。研究表明,基于KPCA信息融合与随机森林的中介轴承故障方法有效,故障识别准确率可达95%以上。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 艾延廷,孙志航,田晶,许鹭,王志

关键词: 核主元分析,随机森林,中介轴承,信息融合,声发射信号,故障诊断

来源: 沈阳航空航天大学学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,电信技术,自动化技术

单位: 沈阳航空航天大学辽宁省航空推进系统先进测试技术重点实验室

基金: 国家自然科学基金(项目编号:11702177)

分类号: V263.6;TP181;TN911.6

页码: 1-9

总页数: 9

文件大小: 4691K

下载量: 152

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