基于MICA-FDA的水压试验机故障诊断方法研究

被引：4

作者：

胡学发

王姝

王福利

何大阔

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

来源：

仪器仪表学报 | 2008年 / 08期

关键词：

水压试验机; 故障诊断; 独立成分分析; Fisher判别分析;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2008.08.005

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

由于水压试验机机理建模的复杂性,很难从机理方面对其生产过程进行故障诊断,因此利用钢管水压试验系统过程变量多、打压速度快、短时间内能够产生大批数据信息的特点,采用基于数据的多向Fisher判别分析(MFDA)方法对其进行故障诊断。在建立MFDA模型之前,先采取多向独立成分分析(MICA)方法去除变量之间的相关性,并且提取少数驱动过程本身的关键变量,经过MICA变换后的数据用以建立MFDA模型可以提高故障诊断精度。综上,本文提出了一种基于MICA-FDA的方法用于水压试验机打压过程的故障诊断。采用水压试验机生产过程的几类故障数据对该方法进行验证,结果表明该方法具有很好的故障诊断性能。

引用

页码：1593 / 1597

页数：5

共 6 条

[1] 基于小波变换和ICA的人脸识别方法 [J].