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基于PCA-KNN聚類(lèi)的通用在線(xiàn)故障診斷算法設計
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(鄭州輕工業(yè)學(xué)院 軟件學(xué)院,鄭州 450002)

作者簡(jiǎn)介:

趙曉君(1979-),女,河南南陽(yáng)人,碩士,講師,主要從事算法應用和計算機網(wǎng)絡(luò )方向的研究。 鄭 倩(1986),女,河南開(kāi)封人,博士,副教授,主要從事計算機網(wǎng)絡(luò )和圖像處理方向的研究。

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項目(13A520358)。


Design of General On-Line Fault Diagnosis Algorithm Based on PCA-KNN Clustering
Author:
Affiliation:

(Software Engineering College,Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450002,China)

Fund Project:

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    摘要:

    為了克服以往故障診斷算法所具有的難以診斷效率低、診斷精度不高和模型通用性不強的缺點(diǎn),提出了一種基于PCA主元分析特征優(yōu)化和KNN聚類(lèi)的故障診斷法算法;首先,給出了故障診斷的總體模型和診斷原理,然后在故障征兆原始樣本數據的基礎上,通過(guò)PCA主元分析法進(jìn)行特征優(yōu)化,獲得維數約簡(jiǎn)的樣本數據,從而提高故障診斷的效率;在此基礎上,采用訓練樣本數據對模糊K均值分類(lèi)器進(jìn)行訓練,并計算每個(gè)聚類(lèi)的距離和閾值;最后,將在線(xiàn)獲取的測試樣本數據或離線(xiàn)樣本數據輸入到模糊K均值分類(lèi)器,獲得其所屬分類(lèi),并采用KNN最近鄰算法來(lái)獲取其K個(gè)近鄰,根據其與近鄰的距離平方和與所屬聚類(lèi)距離平方閾值來(lái)判斷其是否為故障樣本,從而實(shí)現故障診斷;以滾動(dòng)軸承故障診斷試驗和模擬電路故障診斷試驗為例,實(shí)驗結果證明了文中方法較其它方法具有診斷效率高和診斷精度高的優(yōu)點(diǎn),是一種通用的和可行的在線(xiàn)故障診斷方法。

    Abstract:

    For conquering the problems of traditional fault diagnosis algorithm such as low diagnosis efficiency, low accuracy and the generalization of model is not strong enough, a fault diagnosis algorithm based on Principal Component Analysis feature PCA optimizing, fuzzy k-means and K-Nearest Neighbor clustering is proposed. Firstly, the main model is introduced and diagnosis principle is designed. Then the PCA method is used to realize the feature optimizing and the data after dimension reducing is obtained, so as to improve the diagnosis efficiency. The training sample data is used to train the fuzzy k-means classifier and get the cluster distance and threshold is computed.to get which the classifier it owns to, then the KNN algorithm is used to obtain its K nearest neighbors to compute the sum of distance square between it and them, by comparing the relationship of value of sum of distance square with distance sum threshold it can conclude whether the sample is fault sample or normal sample. The fault diagnosis experiment of antifriction bearing experiment is operated, and the result shows it has the high convergence rapid, diagnosis efficiency and diagnosis accuracy, so the method in this paper can be accepted as a universal fault diagnosis method and has large application foresight.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

趙曉君,鄭倩.基于PCA-KNN聚類(lèi)的通用在線(xiàn)故障診斷算法設計計算機測量與控制[J].,2015,23(8):2762-2765.

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歷史
  • 收稿日期:2014-10-29
  • 最后修改日期:2014-12-08
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2015-10-08
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