基于核递推最小二乘的转子故障诊断方法研究.pdf

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1、2012年7月机床与液压JuL2012第40卷第13期MACHINET0OL&HYDRAUUCSVo1．40No．13DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2012．13．054基于核递推最小二乘的转子故障诊断方法研究赵匡r，李志农，梁鹏(1．南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室，江西南昌330063；2．郑州大学机械工程学院，河南郑州450001)摘要：将核递推最小二乘(KRLS)辨识算法应用到转子故障诊断中，提出一种基于KRLS的转子系统故障诊断方法。它通过引入核函数，将原始的非线性数据映射到高维特征空间使其线性可分，然

2、后在高维特征空间中实施标准最小二乘算法。该方法具有计算量小、较高的稳定性和抗干扰能力。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。关键词：核方法；系统辨识；递推最小二乘；故障诊断中图分类号：TH17；TH165．3；TN911文献标识码：A文章编号：1001—3881(2012)13—187-2FaultDiagnosisMethodBasedonKernelRecursiveLeast-squareforRotorZHAOKuang，LIZhinong，LIANGPeng(1．KeyLaboratoryofNondestructiveTesting，Mi

3、nistryofEducation，NanchangHangkongUniversity，NanchangJiangxi360063，China；2．SchoolofMechanicalEngineering，ZhengzhouUniversity，ZhengzhouHenan450001，China)Abstract：Thekernelrecursiveleast—square(KRLS)identificationalgorithmwasintroducedintothefaultdiagnosisoftherotorsystem．Afault

4、diagnosismethodofrotorsystembasedontheKRLSwasproposed．Intheproposedmethod，theoriginalnonlineardataweremappedtohigh—dimensionalfeaturespacebythekernelfunction，SOthatthenonlinearproblemwas~ansformedintothelin—earlyseparableproblem．Thenthestandardleast—squarealgorithmwascompleted

5、inthehigh—dimensionalfeaturespace．Themethodhaslittlecomputation，betterstabilityandanti—interferencecapability．Thesimulationandexperimentresultsshowthattheproposedmethodiseffective．Keywords：Kernelmethod；Systemidentification；Recursiveleast-square；Faultdiagnosis核递推最小二乘法(KernelRec

6、ursiveLeast—的有效的方法，该方法具有重要的工程应用价值。Square，KRLS)是国外学者Engel⋯于2004年提出1核递推最小二乘辨识算法的，它是将传统RLS算法在特征空间中直接应用，给定系统的输入输出模型为通过核函数将原始的非线性数据映射到高维特征空间Y(／／,)=H(n)R(n)+e(n)(1)使其线性可分，然后在特征空间中实施递推最小二乘其中：詹()是系统的输入，Y()是系统的输出，F()算法，巧妙地将非线性问题近似为线性问题来处是系统的噪声，日(n)是系数矩阵。传统的递推最~b--"理。它既保留了传统RLS算法处理线性问题的

7、优乘辨识算法是致力于误差e平方和最小化，即NN势，又结合了最新的核(Kerne1)技术，为非线性系．．一minJ(W)=∑leI=∑ld一’．，l(2)统辨识提供了一种新的方法。其中：d是一个向量，包含当前所有数据的期望输出转子系统作为大型旋转机械的重要部件，其运转d=[d一，dr。’．，是更新向量权值。每次迭代中通性能的好坏关系到整个机组的安全，因此对转子运行过新到来的数据点和期望输出来更新权值向量'．，，直进行检测和诊断具有非常重要的意义。作者在介绍到满足迭代终止条件，最终输出的’I，即为所求的权值KRI．S的基本原理和算法的基础上，通过仿真，

8、深入向量，或称之为滤波器系数。而核递推最小二乘研究了KRLS方法的非线性系统辨识能力，展示了(KRLS)算法是在特征空间中