结合非线性频谱与核主元分析的复杂系统故障诊断方法
张家良1
曹建福1
高峰1
韩海涛2
1.西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,陕西西安,7100492.第二炮兵工程学院101教研室,陕西西安,710025
摘要：传统非线性频谱分析方法对复杂系统进行故障诊断时,求解出的非线性频谱数据量庞大,不便于直接用于故障检测与分类识别.本文提出了一种非线性频谱特征与核主元分析(KPCA)结合的故障诊断方法,首先通过最小二乘算法估计出前3阶Volterra时域核,由多维傅立叶变换求取出广义频率响应函数,然后利用KPCA方法对谱数据进行压缩与提取谱特征,最后利用多分类最小二乘支持向量机进行多故障检测与识别.考虑到频谱数据具有非线性的特点,KPCA中的核函数选用由多项式函数与径向基函数构成的混合核函数,兼顾了局部特性与全局特性.论文基于非线性频谱数据,给出了核主元模型建立与在线故障诊断的具体算法.对非线性模拟电路和数控机床伺服传动系统进行了仿真实验,结果表明本文方法能够大幅度降低频谱数据维数,故障识别率高,是一种实用的故障诊断方法.
关键词：复杂系统非线性频谱特征核主元分析混合核函数故障诊断
分类号：TP277(自动化技术及设备)
资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）(2006AA01Z126)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1558-1564 )
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