基于节点优化型DAG-LDM的机组滚动轴承故障诊断方法

作     者：刘朝华 孟旭东 陆碧良 李小花 童成意 LIU Zhao-hua;MENG Xu-dong;LU Bi-liang;LI Xiao-hua;TONG Cheng-yi

作者机构：湖南科技大学信息与电气工程学院湖南湘潭411201 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082 长沙师范学院信息科学与工程学院长沙410100 

基　　金：国家自然科学基金项目(61503134,61573299) 国家自然科学基金青年项目(61503132) 湖南省自然科学基金项目(2018JJ2134,2016JJ4003) 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验开放基金项目(31715010) 湖南省科技人才专项湖湘青年英才项目(2018RS3095) 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2019年第34卷第7期

页      码：1394-1400页

摘      要：滚动轴承作为风电机组的关键部件,对于整个机组的安全运行起着决定性作用。针对机组滚动轴承故障诊断问题,提出一种节点优化型有向无环图大间隔分布机(O-DAG-LDM)的故障诊断方法。结合DAG多分类扩展性能与LDM二分类器泛化性能的优点,构建一种面向滚动轴承故障诊断的DAG结构扩展式LDM多分类器方法。在DAG-LDM算法框架下,利用优化算法对DAG节点进行优化排列以减小随机排布引起的累积误差,提高LDM故障分类准确率。实验表明,与其他主流智能诊断方法相比,所提出的节点优化型DAG-LDM故障诊断方法具有较高的准确率和更好的抗噪性能。

主 题 词：有向无环图 大间隔分布机 多分类器 节点优化 滚动轴承 故障诊断 

学科分类：0820[工学-航空航天类] 0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 071102[071102] 081103[081103] 

核心收录：

D　O　I：10.13195/j.kzyjc.2017.1657

馆 藏 号：203689771...