一种复杂机电系统异常监测方法

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1、振动!测试与诊断第!"卷第!期/(-:!";(:!#$%"年&月')+:#$%"'()*+,-(./01*,20(+"34,5)*464+2780,9+(505!"##%$:%&<=$$>:?+@0:055+:%$$

2、统的方法难以满足复杂系统异常辨识的要求"提出一种拉普拉斯特征映射A支持向量数据描述%D,E-,?0,+4094+6,E5A5)EE(*2F4?2(*G(6,0+G45?*0E20(+"简称DHAI/88&的异常监测方法'由于高维特征空间中距离很近的点投影到低维空间后距离应该很近"因此改进的DH方法使用一个有权无向图来描述一个流行"用嵌入的方式找到高维数据的低维嵌入"从而能够发现高维数据内部的地位流行结构'通过标准的田纳西A伊斯曼过程%J4++45544H,526,+E*(?455"简称JH过程&测试和训练数据进行仿真实验"给出了在非线性特征提取和不同时段异

3、常辨识的准确结果'平均漏报率和误报率都比较低"分别为&:$&!"&和=:&#="!:%#="这表明DHAI/88方法在状态监测中具有良好的非线性和高维数据处理能力"适用于工程系统的监测诊断'关键词"复杂机电系统(异常监测方法(特征提取(拉普拉斯特征映射A支持向量数据描述%DHAI/88&(田纳西A伊斯曼%JH&过程中图分类号"JK%"(JK%&=L:!I/88的机械故障的单分类新方法'如果目标分类引"言是有效的"该方法在离群值类未知情况下能够区别离群值对象和目标对象'文献)&*对凝汽器结污化工生产系统是有诸多大型机电和化工设备组%?(+G4+54*.()-

4、0+9"简称NGM&和制冷剂泄漏%*4A成的庞大且分布式复杂系统"是典型的流程工业系.*094*,+2-4,@,94"简称O.D&两种故障情况提出了统'对生产过程状态有效地进行监测并及时排除故主成分分析A残渣A支持向量数据描述%E*0+?0E,-障因素是保证企业安全生产!提高产品质量和经济?(6E(+4+2,+,-P505A*450G),-A5)EE(*2F4?2(*G(6,0+效益的重要手段'在复杂机电系统这一特殊的设备G45?*0E20(+"简称QNRAOAI/88&基础模型'与传统群中"使用一种有用而合适的状态监测方法具有非的方法相比较"提出的方法具

5、有更好的故障数据分常重要的研究意义'布和更严格的统计检测能力'其他相关的研究成果国内外学者提出的状态监测方法很多'M*,+@同样采用基于改进的I/88方法"由于使用领域和以先验知识为基础"将故障诊断方法分为三大类"分)"A%$*设备不同"因此改进的优化方法也有所不同'别为基于解析模型!基于专家知识的定性分析方法虽然这些方法充分考虑了非线性因素并较好地解决)%*以及基于数据驱动的分析方法"但是针对的都是了因相关性造成的信息冗余"但是针对的是单台设特定的问题"未能考虑到系统的复杂性特性'对于备或较简单的工业过程"未能充分考虑到流程工业复杂机电系统"由于难以建立

6、准确的数学模型"因此系统的复杂性特性'限制了基于模型的监测诊断方法的应用'在理论复杂机电系统生产过程监测数据具有明显的高上"目前数据挖掘理论逐渐成熟"神经网络!支持向维非线性和分布复杂的特点"因此传统的线性方法量机!一致性预测与支持向量随机描述等方法逐渐QNR和基于高斯分布假设核主元分析方法%@4*+4-)#A<*在故障诊断领域被应用'文献)=*提出了基于E*0+?0E,-?(6E(+4+2,+,-P505"简称SQNR&的故障!国家自然科学基金资助项目%=%!"=!"=&(机械制造系统工程国家重点实验室%西安交通大学&开放课题资助项目%5@-65#$%=

7、$$C&收稿日期##$%&A$=A!$(修回日期##$%"A$#A#$<"$振"动!测"试"与"诊"断""""""""""""""""第!"卷"监测方法难以满足复杂机电系统异常状态监测的要DH算法计算步骤总结如下'求'虽然SQNR能够有效提取原始数据的非线性!%$T%"%&输入样本"T+"%""#",""#-""$#!特征"但是核方法处理效果的好坏一方面依赖于核#","#&"近邻点数为&"计算每个点"$的&个最近函数的类型"另一方面受核参数的影响'核函数通邻点"%&$&,'常选取常用的几类核函数形式"核参数的选取无科#&构造邻域'"将所有节点连接起来"给每

8、条学的理论指导"目前尚未出现有效的解决方法'边赋权值''如果样本点