机械设计与研究 ›› 2016, Vol. 32 ›› Issue (05): 163-167+174.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a4093
吴斌;奚立峰;范思遐;王加祥;
发布日期:2020-07-26
Published:2020-07-26
摘要： 为提高风机故障的预警诊断准确度,提出了一种基于改进的K最近邻分类器的故障诊断方法。通过引入核函数主元分析,计算各特征向量的贡献度,对欧式距离进行加权,弥补传统K最近邻分类器同贡献权重分配的缺陷。样本训练时,依据各特征向量的贡献数值分配权重。该方法被用于风机故障诊断。实验结果表明该方法增强了诊断准确度,便于工程应用。
吴斌;奚立峰;范思遐;王加祥;. 基于改进的K最近邻分类器的风机故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2016, 32(05): 163-167+174.
| [1] | 闯振菊, 李春郑, 刘社文. 风机叶片结冰对其一体化结构动态响应影响的数值分析[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(9): 1176-1187. |
| [2] | 许勇, 蔡云泽, 宋林. 基于数据驱动的核电设备状态评估研究综述[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(3): 267-278. |
| [3] | 刘秀丽, 徐小力. 基于特征金字塔卷积循环神经网络的故障诊断方法[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(2): 182-190. |
| [4] | 郭金玉, 李文涛, 李元. 在线压缩核主元分析的自适应过程监控[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(10): 1397-1408. |
| [5] | 马航宇, 周笛, 卫宇杰, 吴伟, 潘尔顺. 变工况下基于自适应深度置信网络的轴承智能故障诊断[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(10): 1368-1377. |
| [6] | 胡晓强，仲训昱，张霄力，彭侠夫，何荧. 基于支持向量机辅助的四轴陀螺两级故障诊断方法[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(11): 1151-1156. |
| [7] | 高家宝;许昕;潘宏侠;付志敏;. 基于信息熵与神经网络的供输弹系统早期故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2020, 36(02): 181-184+188. |
| [8] | 赵璐;许昕;潘宏侠;付志敏;高家宝;. 基于信息熵与信息融合的供输弹系统故障诊断研究[J]. 机械设计与研究, 2020, 36(01): 169-172. |
| [9] | 陈嘉豪,刘格梁,胡志强. 海上浮式风机时域耦合程序原理及其验证[J]. 上海交通大学学报, 2019, 53(12): 1440-1449. |
| [10] | 张龙;宋成洋;邹友军;崔路瑶;雷兵;. 基于VMD多特征融合与PSO-SVM的滚动轴承故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 96-104. |
| [11] | 李东;刘广璞;黄晋英;张安安;. 基于EEMD-SVD与SVM的轴承故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 123-127. |
| [12] | 张航;许昕;潘宏侠;梁海英;. 基于ITD与PSO-SVM的供输弹系统故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 197-200. |
| [13] | 陆纪文;. 基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(03): 100-103. |
| [14] | 汪开正;黄亦翔;张旭东;李彦明;. 基于AdaBoost-SOM方法的电机故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(02): 155-159. |
| [15] | 王宜静;谭海燕;. 基于多维度互近似熵的滚动轴承故障诊断方法研究[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(01): 110-112+124. |
| 阅读次数 | ||||||
|
全文 |
|
|||||
|
摘要 |
|
|||||
