基于Lyapunov指数的一类轴承故障检测研究

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中文摘要：为了解决轴承故障检测应用中,异常数据样本分布不均且不易收集的实际问题,以及计算Lyapunov 指数的同时需计算嵌入维度和时间间隔的问题。本文提出利用正常样本形成相空间参数,不同运行状态下的样本在该空间上的投影形成轨迹的Lyapunov 指数作为特征,并用遗传算法进行阈值优化的一类轴承故障检测模型。实验结果表明基于Lyapunov指数为特征可以有效地进行轴承故障检测。同时,我们将Lyapunov指数为特征同Lyapunov指数谱熵为特征的检测器性能进行了比较,实验结果验证了基于Lyapunov指数为特征的检测效果更加明显。最后,将本文建议的算法同时域序列值为特征的MLP及其他算法进行了比较,结果表明建议的算法在检测率上有明显提高。

作者：

陶新民、杜宝祥、徐勇

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作者单位：

哈尔滨工程大学信通学院,黑龙江哈尔滨150001

关键词：

故障检测重构相空间轴承故障嵌入维度检测模型

主办单位：

中国自动化学会

中南大学

湖南省自动化学会

会议名称：

第26届中国控制会议

会议时间：

2007-07-26

会议地点：

湖南张家界

会议母体文献：

第26届中国控制会议论文集

页码：

445-450

出版时间：

2007