提出了一种将核主元分析法(KPCA)与GRNN网络相结合的数控机床复合故障诊断方法。原始复合信号经过EMD分解,将得到的IMF与其他时频域特征值组成原始信号特征集;运用KPCA方法对原始特征集进行降维处理,构造核主元特征集;将筛选后的特征向量作为GRNN网络的输入,实现了数控机床不同复合故障的模式识别,并与其他3种网络对比,验证了该方法的优越性。
2025-12-20 19:30:59
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通过此次代码可以学习到MOMEDA、MCKD、1.5维能量谱、1.5维谱等相关程序知识
2023-12-08 17:12:12
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利用多信号模型可简明表征系统因果关系以及盲源分离算法可提取系统本源信息的特点, 提出一种新颖有效的复合故障诊断方法. 首先, 针对复合故障下多信号模型出现冗余测试和故障模糊组的情况, 应用盲源分离算法实现测点信息的盲分离, 基于盲信号重建多信号模型的因果结构; 其次, 理论分析了该方法对复合故障具有良好的可诊断性. 轧制过程AGC系统的实验结果表明, 所提出方法对双复合故障和部分多复合故障的隔离和定位准确率可达100%.
2022-12-29 13:41:27
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建立了滚动轴承外圈与滚动体各有一点损伤的典型故障模型，在损伤模型振动分析的基础上，利用遗传算法的寻优功能，对故障的特征参数进行自动优化，最后利用逐次诊断理论，对变工况条件下的滚动轴承复合故障进行诊断。计算结果表明该方法对于滚动轴承的复合故障诊断非常有效。
2022-02-10 12:06:24
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