【摘 要】
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为了解决轴承故障检测应用中,异常数据样本分布不均且不易收集的实际问题,以及计算Lyapunov 指数的同时需计算嵌入维度和时间间隔的问题。本文提出利用正常样本形成相空间参
【机 构】
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哈尔滨工程大学信通学院,黑龙江哈尔滨150001
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为了解决轴承故障检测应用中,异常数据样本分布不均且不易收集的实际问题,以及计算Lyapunov 指数的同时需计算嵌入维度和时间间隔的问题。本文提出利用正常样本形成相空间参数,不同运行状态下的样本在该空间上的投影形成轨迹的Lyapunov 指数作为特征,并用遗传算法进行阈值优化的一类轴承故障检测模型。实验结果表明基于Lyapunov指数为特征可以有效地进行轴承故障检测。同时,我们将Lyapunov指数为特征同Lyapunov指数谱熵为特征的检测器性能进行了比较,实验结果验证了基于Lyapunov指数为特征的检测效果更加明显。最后,将本文建议的算法同时域序列值为特征的MLP及其他算法进行了比较,结果表明建议的算法在检测率上有明显提高。
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