基于SDA和KPCA特征融合的供输弹系统早期故障识别

作者：梁海英; 许昕; 潘宏侠; 付志敏; 张航

来源：中国测试, 2019, 45(04): 141-150.

• 供输弹系统
• 堆栈降噪自动编码器
• 核主成分分析
• 信息融合
• 故障识别

对于供输弹系统早期故障信号成分复杂,潜在故障征兆难以识别的问题,提出基于堆叠式降噪自动编码器(SDA)和核主成分分析(KPCA)特征融合的早期故障识别方法。所采集的供输弹系统信号经过去趋势项和五点三次平滑法处理后,首先将不同状态的振动信号和声压信号分别通过SDA进行特征提取;然后用KPCA对提取的振动信号和声压信号特征进行融合;最后运用支持向量机(SVM)对融合前后的特征分别进行识别并对比。试验结果表明,该方法能有效地对供输弹系统早期故障进行识别,且识别准确率达92.4%。

• 单位
  中北大学