【摘 要】
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针对航天器传动链机械零部件发生故障时训练数据稀缺以及信号的强非平稳非线性特点,提出了动态数据驱动的子空间稀疏多分类智能故障诊断算法。首先对采集的单一传感器动态信
【机 构】
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厦门大学航空航天学院,北京卫星环境工程研究所,西安电子科技大学空间科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:51605403),广东省自然科学基金项目(编号:2015A030310010),北京卫星环境工程研究所2017年度创新基金资助项目(编号:CAST-BISEE2017-008)
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针对航天器传动链机械零部件发生故障时训练数据稀缺以及信号的强非平稳非线性特点,提出了动态数据驱动的子空间稀疏多分类智能故障诊断算法。首先对采集的单一传感器动态信号进行分形小波变换,生成常规和非常规二进小波尺度。然后对生成的各子空间提出基于故障能量指标的稀疏多分类器,以监测部件的故障特征频率为搜索目标,在子空间的包络解调谱上计算特征频率及其倍频附近的能量峰值,导出特定故障模式的稀疏评价指标,以各种故障模式的最大值识别和判定故障类型。所提出的算法完全实现了无人工监督的智能故障诊断。最后以航天器轴承故障诊断
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