典型文献
基于声发射数据融合与特征提取的起重机故障诊断
文献摘要：
声发射特征的有效提取是起重机故障诊断和寿命预测的关键,且数据融合是通过融合多个原始特征来提取重要特征的方法.文中利用各种信号处理技术,从起重机重要部件的原始声发射信号中提取声发射特征,并采用随机森林方法从提取的特征中选择相关的特征子集.随后,选用8种降维方法对所选特征进行融合,来提取二维故障特征和健康指标.最后,利用巴氏距离和支持向量机验证故障诊断的准确性,计算出一种新的指标来选择合适的预测健康指标,并利用长短期记忆方法来预测起重机的剩余使用寿命,由实际工程中的起重机声发射数据验证了所提方法的有效性.
文献关键词：
声发射;起重机;特征提取;故障诊断;寿命预测
中图分类号：
作者姓名：
陈洪良;李杨;张一辉;许飞云
作者机构：
江苏省特种设备监督检验研究院南通分院 南通 226011;东南大学机械工程学院 南京 211189
文献出处：
引用格式：
[1]陈洪良;李杨;张一辉;许飞云-.基于声发射数据融合与特征提取的起重机故障诊断)[J].起重运输机械,2022(11):35-42
A类：
B类：
数据融合,起重机,声发射特征,有效提取,寿命预测,信号处理,声发射信号,随机森林方法,特征子集,降维方法,故障特征,健康指标,巴氏距离,长短期记忆,记忆方法,剩余使用寿命,数据验证
AB值：
0.258326
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