朱丽娜
- 作品数：4 被引量：25H指数：3
- 供职机构：北京化工大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于PCA和SVM的柴油发动机冲击故障诊断方法研究被引量：5
- 2016年
- 针对柴油发动机振动信号进行故障诊断技术研究,提出了一种基于主成分分析和支持向量机的柴油发动机冲击故障诊断方法。首先利用小波包分解提取出冲击故障的特征;再利用主成分分析技术获得敏感特征参数,进而减小数据处理的复杂程度;最后利用支持向量机对敏感特征参数样本进行训练,获得分类模型,进而实现故障分类。将该方法用于柴油机实际故障分类,诊断准确率较高,结果证实了该方法对多种冲击故障诊断具有的有效性。
- 张进杰江志农李培铭朱丽娜朱群雄
- 关键词：柴油发动机故障诊断主成分分析支持向量机小波包分解
- 一种基于PCA与SVM的往复压缩机典型故障诊断方法被引量：3
- 2016年
- 往复压缩机的振动信号具有非线性、非平稳性的特点,对此提出一种基于PCA与SVM的典型故障诊断方法。针对往复压缩机典型的拉缸、活塞杆紧固螺母松动、撞缸等故障,首先提取出振动信号的时频域特征参数,再利用主成分分析(PCA)方法缩减特征参数的维度,提取出故障敏感特征,作为新的特征向量,最后再将提取出的敏感特征输入支持向量机(SVM)中,对其进行训练获得SVM结构模型,并将这个模型用于处理待测试的特征向量,由此判决数据所属的类别;利用真实的故障案例数据验证了此方法对往复压缩机故障诊断的有效性。
- 唐松林董良遇王忠民朱丽娜张进杰
- 关键词：往复压缩机故障特征提取主成分分析支持向量机
- 一种基于主成分分析和支持向量机的发动机故障诊断方法被引量：16
- 2016年
- 提出一种新型的基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先提取振动信号的多项时域指标,并利用小波包分解提取频域特征;再利用PCA从提取的时域、频域特征中选取敏感特征,实现降维处理,减小数据处理复杂度;最后利用SVM进行特征子集的训练和测试,实现故障分离。该方法在柴油机的失火、撞缸、小头瓦磨损等典型实际故障中的诊断准确率高达98%,证实了该方法的有效性。
- 张宇飞么子云唐松林朱丽娜张进杰
- 关键词：发动机故障诊断特征提取小波包分解主成分分析支持向量机
- 往复机械典型故障预警诊断方法研究
- 柴油发动机和往复压缩机作为往复机械的典型代表，被广泛应用于工农业、石油石化、军工等多个领域中，它们的安全平稳运行对于保障这些领域的正常运作起着非常重要的作用。然而，柴油发动机和往复压缩机具有易损件多、易发生故障的特点。目...
- 朱丽娜
- 关键词：柴油发动机往复压缩机故障预警智能诊断振动信号
