基于Volterra级数和KPCA的旋转机械故障诊断方法研究

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提出一种基于Volterra级数和核函数主元分析(KPCA)的故障诊断方法。在提出的方法中,首先利用量子粒子群(QPSO)算法辨识出正常、转子裂纹、转子碰摩、基座松动四种状态下的Volterra级数,然后将Volterra级数作为特征向量输入到KPCA进行训练识别。实验结果表明,提出的方法是有效的,在只考虑一阶Volterra核的情况下不能进行很好地进行识别时,可以从二阶、三阶Volterra核上来区分。
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