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多元统计分析在设备状态监测诊断中的应用研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Multivariate Statistical Analysis for Machine Condition Monitoring and Diagnosis
【作者】 何清波;
【导师】 孔凡让;
【学位授予单位】 中国科学技术大学;
【学科专业名称】 精密仪器及机械
【学位年度】 2007
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 中国科学技术大学
【网络出版投稿时间】 2007-07-31
【关键词】 状态监测; 故障诊断; 精确诊断; 多元统计分析; 主分量分析; 独立分量分析; 核主分量分析; 盲源分离; 特征提取; 二阶统计; 高阶统计; 非线性;
【英文关键词】 Condition monitoring; Fault diagnosis; Precision diagnosis; Multivariate statistical analysis; Principal component analysis; Independent component analysis; Kernel principal component analysis; Blind sources separation; Feature extraction; Second-order statistics; Higher-order statistics; Non-linearity;
【中文摘要】 本论文以设备状态的精确诊断为研究目标,着眼于多元统计分析在设备状态监测诊断中的应用研究,通过分析正在发展中的主分量分析(PCA)、独立分量分析(ICA)、核主分量分析(KPCA)和盲源分离(BSS)等四种多元统计分析方法在该应用领域中的研究现状,把此方面的研究统一于了三个子体系下:高阶统计信息提取、多元冗余特征融合、多维测量信号分离,并分别就有关问题进行了深入的研究。 第一个方面是基于ICA的理论,以一维或多维测量信号为处理对象,提取测量信号的高阶统计信息来有效表证设备的状态特征。本文主要引入并拓展了ICA提取一维振动信号高阶统计信息及其应用的研究,该高阶统计信息揭示了振动信号的本质属性,具有很好的应用前景。这里提出了一种新的基于ICA的瞬态检测方法,显示了优于其他传统方法的效果;提取了一种新的ICA基滤波相关特征参数,可以有效表征状态类别信息。 第二个方面是利用PCA、ICA和KPCA等分析方法的信息挖掘及降维作用,从时域、频域、时频域等多个原始特征中提取新的更加敏感稳健的统计结构,来表达和分类设备模式。本文主要研究了基于KPCA的非线性特...
【英文摘要】 With the research aim of precision diagnosis of machine conditions, this paper addresses on the application studies of multivariate statistical analysis for machine condition monitoring and diagnosis. Through analyzing the research literature of four developing multivariate statistical analysis methods including principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA), kernel principal component analysis (KPCA) and blind sources separation (BSS) in this research area, three sub-systems were...
【更新日期】 2007-08-27

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导师:孔凡让    导师单位:中国科学技术大学    学位授予单位:中国科学技术大学
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