基于小波包和KPCA的时频域故障检测方法

作者：吴胜强; 姜万录; 刘思远

来源：沈阳工业大学学报, 2011, (02): 172-176+187.

• 故障检测
• 核主元分析
• 核主元模型
• 主元数目
• 小波包
• 时频域
• 故障特征提取
• 液压泵 fault detection
• KPCA
• kernel principal component model
• principal component number
• wavelet packet
• time and frequency domain
• fault feature extracting
• hydraulic pump

针对故障检测技术中存在的非线性和信息遗漏问题,在深入分析核主元分析法的基础上,提出了一种新的基于小波包和核主元分析法(KPCA)的时频域故障检测方法.利用小波包对原始信号进行预处理,提取包含时域和频域特征参数构成的特征向量,应用KPCA进行故障检测,同时对液压泵也进行了故障检测.试验结果表明,时域和频域特征参数构成的特征向量很好地反映了故障的特征,与PCA相比,KPCA的主元数目可选择范围宽,该方法对液压泵故障检测有良好的效果.

• 单位
  燕山大学; 邢台职业技术学院