Sammanfattning av denna webbsida: Roterande maskiner arbetar ofta under svåra och varierande driftsförhållanden, vilket medför problem vid feldiagnos. För att ta itu med denna utmaning diskuterar detta dokument begreppet adaptiv diagnos, vilket innebär att diagnostisera fel under varierande driftsförhållanden med självanpassning och lite förkunskaper eller mänskligt ingripande. Därför föreslås en ny algoritm, informationsgeometrisk extrem inlärningsmaskin med kärna (IG-KELM). Ur informationsgeometrins perspektiv anges strukturen och Riemannian metrisken för Kernel-ELM. Baserat på den geometriska strukturen skapas en IG-baserad konform transformation för att förbättra generaliseringsförmågan och självanpassningsförmågan hos KELM. Den föreslagna IG-KELM, tillsammans med variationslägesdekomposition (VMD) och singular value decomposition (SVD) används för adaptiv diagnos: (1) VMD, som en ny självadaptiv signalbehandling algoritm används för att dekomponera de råa signalerna till flera inneboende lägesfunktioner (IMFs). (2) SVD används för att extrahera de inneboende egenskaperna från den matris som konstruerats med IMF. (3) IG-KELM används för att diagnostisera fel under varierande förhållanden utan krav på förkunskaper eller mänskligt ingripande. Slutligen tillämpades den föreslagna metoden på feldiagnos av en lager- och hydraulpump. Resultaten visar att den föreslagna metoden överträffar den konventionella metoden med upp till 7,25 % respektive 7,78 % i procent av noggrannheten.
Wang m.fl. REF konjugerad variationsläge nedbrytning och singular värde sönderdelning för att extrahera funktioner som kan passa de varierande förhållandena adaptivt.
Adaptive Diagnosis for Rotating Machineries Using Information Geometrical Kernel-ELM Based on VMD-SVD
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}