王加祥
- 作品数：6 被引量：13H指数：2
- 供职机构：上海电机学院电气学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金国家自然科学基金上海市教育委员会创新基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于改进的K最近邻分类器的风机故障诊断被引量：1
- 2016年
- 为提高风机故障的预警诊断准确度,提出了一种基于改进的K最近邻分类器的故障诊断方法。通过引入核函数主元分析,计算各特征向量的贡献度,对欧式距离进行加权,弥补传统K最近邻分类器同贡献权重分配的缺陷。样本训练时,依据各特征向量的贡献数值分配权重。该方法被用于风机故障诊断。实验结果表明该方法增强了诊断准确度,便于工程应用。
- 吴斌奚立峰范思遐王加祥
- 关键词：风机核主元分析故障诊断
- 基于核主元分析和支持向量机相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法被引量：1
- 2015年
- 提出了基于核主元分析(KPCA)和支持向量机(SVM)相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法。采用振动信号初始特征空间的内积核函数,将初始特征空间中的非线性问题转换成高维特征空间中的线性问题。通过主元分析对映射到高维空间中的数据信息进行处理,得到初始特征的非线性主元,实现对高维特征参数进行降维。再结合SVM良好的分类能力,结果表明,KPCA和SVM相结合的分类性能在齿轮箱故障诊断方面有更好的效果。
- 王加祥吴斌苏红伟
- 关键词：核主元分析支持向量机齿轮特征提取
- 基于支持向量机的齿轮箱齿轮故障诊断被引量：4
- 2014年
- 通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机(SVM)网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使SVM具备分类功能。最后,采用SVM对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM作为一种故障诊断方法的实用性。
- 占健吴斌王加祥
- 关键词：齿轮支持向量机故障识别故障诊断
- 基于OS-ELM的风机关键机械部件故障诊断方法被引量：7
- 2015年
- 针对传统故障诊断中前馈神经网络算法诊断效果不佳、泛化能力不强问题,提出了基于在线贯序极限学习机(OS-ELM)的风机关键机械部件故障诊断方法。该方法将测试得到的预测样本加入训练样本,作为下一次的更新信息,建立在线贯序极限学习机诊断模型,从而最大限度提高故障诊断精度,分析了激活函数、隐层节点数目对诊断性能的影响,并同BP神经网络、SVM以及ELM神经网络进行对比。实验表明,该方法在风机关键机械部件出现故障情况下,OS-ELM网络能够作出准确诊断且性能明显优于BP神经网络,与SVM、ELM故障分类准确率相当,但极大地提高了运算速度,便于工程应用。
- 占健吴斌王加祥余建波
- 关键词：风力发电机故障诊断
- 风电机组关键机械部件故障诊断方法研究
- 随着石油、煤炭等矿物资源日趋枯竭,全球范围内生态环境日益恶化,人们已经清醒地认识到风能这一可再生能源的重要性,风电行业受到广泛的重视。由于风能的不确定性和风电机组本身的影响,风电机组的维护成本较高,这里主要的维护来自于风...
- 王加祥
- 关键词：风电故障诊断核函数主元分析
- 文献传递
- 一种风电机组齿轮箱故障识别方法
- 本发明公开了一种风电机组齿轮箱故障识别方法，包括如下步骤：获取一定时间范围内的风电机组齿轮箱运行的历史数据；采用自相关分析对历史数据进行小波消噪处理；通过快速傅立叶变换，提取消噪后的历史数据中的时域和频域特征参数；采用核...
- 王加祥吴斌苏红伟占建
- 文献传递
