基于小波系数的流形降维抽油机故障特征提取

吕俊燕; 朱春梅; 赵川

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基于小波系数的流形降维抽油机故障特征提取

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利用信号的时频域统计指标提取故障特征的方法忽略了故障信号的时变非线性的特性以及局部突变的特点.针对这一问题,提出了小波变换的故障特征提取方法.通过对信号进行小波变换,分析故障信号的局部性质,利用小波系数构造高维特征空间,分别利用等距映射(Isometric Feature Mapping,ISOMAP)、局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)和拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmap,LE)等算法对高维特征空间进行降维,提取低维流形,表征故障特征.经水基动力无杆抽油机故障模拟试验台进行验证,分析比较三种方法得到的低维流形,可知利用小波系数构造流形高维空间经ISOMAP方法获得的低维流形图形状最易区分,数据也具有较高的可分性,能有效分析识别抽油机故障.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2015年第5期|24-29|共6页
作者
吕俊燕; 朱春梅; 赵川;
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作者单位

北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室,北京100192;

北京信息科技大学机电工程学院,北京100192;

北京信息科技大学机电工程学院,北京100192;

北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室,北京100192;

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正文语种 chi
中图分类机械动力学;
关键词
小波系数; 流形降维; 抽油机; 特征提取;

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