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基于变量预测模型的模式识别方法在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:13
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作者 杨宇 王欢欢 +1 位作者 曾鸣 程军圣 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期36-40,共5页
将基于变量预测模型(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)的方法引入滚动轴承的故障诊断,提出了基于EMD(Empirical Mode Decomposi-tion,EMD)和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法.采用EMD方法提取滚动轴承振动信号特... 将基于变量预测模型(Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD)的方法引入滚动轴承的故障诊断,提出了基于EMD(Empirical Mode Decomposi-tion,EMD)和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法.采用EMD方法提取滚动轴承振动信号特征向量后,以VPMCD作为模式识别方法对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类.对正常状态、外圈故障、内圈故障3种不同类别下的滚动轴承振动信号进行了分析,结果表明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.同时,与人工神经网络(Artificial neural net-work,ANN)算法的对比分析表明,VMPCD算法分类性能的稳定性以及计算效率均要高于ANN算法. 展开更多
关键词 模式识别 故障诊断 变量预测模型 滚动轴承
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变量预测模式识别方法在机械故障诊断中的应用——评《机械故障诊断的变量预测模式识别方法》 被引量:1
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作者 孔令彦 桂佳 周爱娟 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2020年第3期164-164,共1页
如何提高机械运行效率,发挥机械运转实效,成为机械使用的重点。我国学者开展了理论研究与实践研究,对机械故障进行了科学诊断,采用了多元化的故障识别方法。变量预测模式识别方法以变量预测模型为依托,能够定位机械故障位置,分析机械故... 如何提高机械运行效率,发挥机械运转实效,成为机械使用的重点。我国学者开展了理论研究与实践研究,对机械故障进行了科学诊断,采用了多元化的故障识别方法。变量预测模式识别方法以变量预测模型为依托,能够定位机械故障位置,分析机械故障问题,提出故障解决方案。变量预测模式识别所提出的理论方法得到了工业企业的印证,得到了学界的广泛认可。我国将变量预测模式识别方法应用在了工程实践当中,收货了事半功倍的预测效果。为了推动工业社会的可持续发展,需要把握变量预测模式识别方法的应用流程,遵循变量预测模式识别方法的应用步骤。《机械故障诊断的变量预测模式识别方法》一书结合理论探讨和实证分析,系统全面地阐述了机械故障诊断的模式识别方法,对比分析了不同的模式识别方法,指出了变量预测模式识别方法的重要作用,探讨了变量预测模式识别方法在机械故障诊断中的应用路径,其立足工程实例,证明了变量预测模式识别方法的应用价值。 展开更多
关键词 机械运转 模式识别方法 机械故障诊断 变量预测模型 应用流程 应用路径 故障识别 应用步骤
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LMD能量矩和变量预测模型模式识别在轴承故障智能诊断中的应用 被引量:24
3
作者 程军圣 罗颂荣 +1 位作者 杨斌 杨宇 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期751-757,共7页
变量预测模型的模式识别方法(Variable predictive model based class discriminate,VPMCD)是一种利用特征值相互内在关系进行模式识别的新方法。论文提出了基于局部均值分解LMD(Local mean decomposition,LMD)能量矩概念,并针对轴承故... 变量预测模型的模式识别方法(Variable predictive model based class discriminate,VPMCD)是一种利用特征值相互内在关系进行模式识别的新方法。论文提出了基于局部均值分解LMD(Local mean decomposition,LMD)能量矩概念,并针对轴承故障振动信号特征值的相互内在联系,将LMD能量矩与变量预测模型模式识别相结合,提出了一种轴承故障智能诊断新方法。首先利用LMD方法将复杂非平稳的原始信号分解为若干PF(Product function,PF)分量;然后利用相关分析剔除LMD方法中的虚假PF分量,并提取真实PF分量能量矩组成特征向量来有效地表达故障信息;最后采用VPMCD方法进行轴承故障诊断。通过仿真信号验证了PF能量矩比PF能量更能反映非平稳信号本质特征。轴承故障诊断实验结果表明,论文提出的方法能有效地应用于小样本多分类轴承故障智能诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 局部均值分解 变量预测模型模式识别 能量矩 机器学习
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基于特征表征度与多变量预测模式识别的变压器故障诊断 被引量:6
4
作者 张彼德 梅婷 王涛 《湖北电力》 2020年第1期41-48,共8页
针对现有的基于油中溶解气体分析的诊断方法忽略了特征对故障类型的表征力度差异,限制了故障区分度的问题,提出了一种新的变压器故障诊断方法。该方法首先将主成分分析与灰色关联度分析相结合,用于度量特征量表征各故障类型的重要程度,... 针对现有的基于油中溶解气体分析的诊断方法忽略了特征对故障类型的表征力度差异,限制了故障区分度的问题,提出了一种新的变压器故障诊断方法。该方法首先将主成分分析与灰色关联度分析相结合,用于度量特征量表征各故障类型的重要程度,并确定各故障类型下各特征量的权重;其次,构建一种多变量预测模式识别方法,用于电力变压器故障分类。其基本思想为:基于训练样本数据建立各类别下特征量之间相互表达的数学模型,即各类别的预测模型;将待测样本特征量输入至已建立好的预测模型中,并输出对应的特征量预测值;基于各特征量的权重信息,以预测值与实际值的加权误差平方和最小为判据,确定样本所属类别。最后通过与神经网络、支持向量机等方法进行对比,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 主成分分析 灰色关联度分析 变量预测模式识别
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模式识别与成矿预测Ⅱ——Hamming方法及其在花岗岩型铀矿预测中的应用
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作者 张景廉 郭新补 叶伟龙 《华东地质学院学报》 1990年第1期1-10,共10页
本文首次将Hamming的模式识别方法引入我国地质找矿预测。Hamming方法在确定对象、特征提取及投票等方面与Cora-3方法相同,不同之处在于学习阶段。Hamming方法的学习阶段,先是计算D类(有矿类)的Hamming,确定核后,计算每一对象与D... 本文首次将Hamming的模式识别方法引入我国地质找矿预测。Hamming方法在确定对象、特征提取及投票等方面与Cora-3方法相同,不同之处在于学习阶段。Hamming方法的学习阶段,先是计算D类(有矿类)的Hamming,确定核后,计算每一对象与D类Hamming核之间的距离Di,当给出一定的阈值T时,便可按一定规则进行分类。本文确定的187个对象,选择了11个特征进行模式识别,其误识率为17.5%,识别结果比较稳定。删除特征的控制试验证明:NEE向主干断裂、主干断裂与次级断裂的节点数,次级断裂之间的节点数,地层、复式岩体等与矿床的定位有着非常密切的关系。Hamming方法原来只在AX机上运行,经笔者修改调试,可在长城0520机上进行计算,从而大大增加了其实际应用性。 展开更多
关键词 有监督模式识别 Hamming方法 Hamming核 花岗岩型铀矿床 成矿预测
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自组织模式识别与经济预测 被引量:5
6
作者 俞海 贺昌政 何跃 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期104-108,共5页
基于自组织数据挖掘方法与经济预测原则,提出了自组织模式识别方法。该方法的主要特点是在几个相似模式的合成中使用了数据分组处理方法自动合成技术,实际应用于经济预测时比传统意义上的预测方法方便。实例表明了它在经济预测中的有效... 基于自组织数据挖掘方法与经济预测原则,提出了自组织模式识别方法。该方法的主要特点是在几个相似模式的合成中使用了数据分组处理方法自动合成技术,实际应用于经济预测时比传统意义上的预测方法方便。实例表明了它在经济预测中的有效性。同时,使用增加同类经济对象样本数据的方法,解决了样本数据不足的问题. 展开更多
关键词 自组织数据挖掘 经济预测 模式识别 相似模式 数据分组处理方法 工作原理
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基于离散Hopfield模式识别样本的GRNN非线性组合短期风速预测模型 被引量:18
7
作者 陈烨 高亚静 张建成 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期131-136,共6页
利用实时风速数据,建立基于离散Hopfield模式识别样本的广义回归神经网络(GRNN)非线性组合预测模型。在风速数据样本集经二维小波阈值去噪处理后,基于离散Hopfield识别历史数据中与待预测样本最相似的数据,并作为训练样本;将支持向量机... 利用实时风速数据,建立基于离散Hopfield模式识别样本的广义回归神经网络(GRNN)非线性组合预测模型。在风速数据样本集经二维小波阈值去噪处理后,基于离散Hopfield识别历史数据中与待预测样本最相似的数据,并作为训练样本;将支持向量机、BP神经网络和Elman神经网络分别进行单项预测的结果作为输入向量,经GRNN进行非线性组合预测。采用某风电场的实际风速数据进行预测,结果验证了该预测模型的正确性和有效性。 展开更多
关键词 风电 二维小波阈值去噪方法 离散HOPFIELD 模式识别 广义回归神经网络 非线性组合预测 模型 去噪 支持向量机 神经网络 预测
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基于子空间辨识方法的建筑群热负荷预测研究
8
作者 刘亚肖 王芃 姜巍 《暖通空调》 2024年第7期76-81,75,共7页
根据建筑热力模型和热负荷计算模型建立了状态空间模型,分别利用未指定状态变量和指定状态变量的子空间辨识方法构建了建筑群热负荷预测模型,并以哈尔滨市某小区换热站为例,验证和比较了2种方法的热负荷预测结果及训练策略和预测时长对... 根据建筑热力模型和热负荷计算模型建立了状态空间模型,分别利用未指定状态变量和指定状态变量的子空间辨识方法构建了建筑群热负荷预测模型,并以哈尔滨市某小区换热站为例,验证和比较了2种方法的热负荷预测结果及训练策略和预测时长对预测精度的影响。结果表明:指定状态变量比未指定状态变量的子空间辨识方法的热负荷预测平均绝对百分比误差降低了10.00%;未指定状态变量的子空间辨识方法的中期预测效果优于短期预测,平均绝对百分比误差降低了13.34%。 展开更多
关键词 供热系统 热负荷预测 子空间辨识方法 建筑群 状态空间模型 状态变量 室内平均温度
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模式识别中特征函数的计算方法 被引量:2
9
作者 刘联会 《长安大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期95-96,110,共3页
给出模式识别统计处理方法中 ,由概率密度求特征函数的复杂积分计算公式 ;应用复变函数的方法证明了当公式中的两个复数的实部均为正的情况下 ,积分中的复变量可按实数处理。
关键词 模式识别 特征函数 计算方法 变量
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基于KELM-VPMCD方法的未知局部放电类型的模式识别 被引量:12
10
作者 高佳程 曹雁庆 +1 位作者 朱永利 贾亚飞 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期141-147,共7页
为了解决局部放电类型未知的样本无法被正确识别的问题,提出了一种基于核极限学习机变量预测模型(KELM-VPMCD)的未知局部放电类型的识别方法。通过KELM对已知局部放电类型的训练样本进行训练,然后对各局部放电类型已知的样本建立相应的... 为了解决局部放电类型未知的样本无法被正确识别的问题,提出了一种基于核极限学习机变量预测模型(KELM-VPMCD)的未知局部放电类型的识别方法。通过KELM对已知局部放电类型的训练样本进行训练,然后对各局部放电类型已知的样本建立相应的变量预测模型。利用这些模型对测试样本进行回归预测。根据各样本的预测误差平方和,利用Otsu算法设置误差阈值,通过阈值识别各样本的局部放电类型。识别结果表明,所提方法对于未知的局部放电类型具有较高的正确识别率。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 核极限学习机 变量预测模型
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关于B—J方法的模式识别
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作者 徐德明 《预测》 1985年第S1期67-76,共10页
一、模式识别的一般规则B—J.(Box—Jenkins)方法,是一种时间序列预测技术,又称为 ARMA 方法。这种方法通过 AR 模式、MA 模式或 ARMA 混合模式拟合各类时间序列,在最小方差的意义下对过程作出最佳预测。
关键词 模式识别 自相关系数 时间序列分析 基本模式 相关特性 数列拟合 相关行为 预测方法 最小方差 二次差分
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用灰色多变量模型预测变压器油中气体的方法 被引量:11
12
作者 肖燕彩 陈秀海 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期98-101,共4页
变压器的油中溶解气体分析(DGA)是变压器绝缘寿命估计和绝缘故障诊断的重要依据,变压器油中气体体积分数的预测是周期性测试的重要补充。为此,在研究现有气体预测方法的基础上,提出使用灰色多变量模型来预测变压器的油中气体体积分数,... 变压器的油中溶解气体分析(DGA)是变压器绝缘寿命估计和绝缘故障诊断的重要依据,变压器油中气体体积分数的预测是周期性测试的重要补充。为此,在研究现有气体预测方法的基础上,提出使用灰色多变量模型来预测变压器的油中气体体积分数,以克服常用预测方法在预测时一般只考虑某一个特征参数或单独考虑几个特征参数发展变化的不足。灰色多变量模型可使用从同一信号中提取的多个诊断指标同时进行预测,从系统的角度统一描述各特征参数,因而能获得较准确的预测结果。另外还用绝对关联度进行了气体的相关性分析,这是使用灰色多变量模型进行预测的前提。预测实例表明了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 灰色多变量模型 预测 油中气体 变压器 方法 特征参数
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基于LPP与VPMCD的液压泵故障模式识别 被引量:2
13
作者 王余奎 李洪儒 许葆华 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第24期3327-3335,共9页
针对液压泵振动信号复杂且难以提取有效特征量的问题,提出一种基于局部保留投影(LPP)算法的故障特征提取方法。采用集总经验模态分解(EEMD)法对液压泵振动信号进行分解,从得到的内禀模态分量(IMF)中选取敏感分量,对敏感分量进行分析并... 针对液压泵振动信号复杂且难以提取有效特征量的问题,提出一种基于局部保留投影(LPP)算法的故障特征提取方法。采用集总经验模态分解(EEMD)法对液压泵振动信号进行分解,从得到的内禀模态分量(IMF)中选取敏感分量,对敏感分量进行分析并从中提取液压泵故障高维特征向量,利用局部保留投影法对高维特征向量进行融合降维,提取隐藏在高维特征空间中的故障本质信息,即敏感特征向量。基于变量预测模型的模式识别(VPMCD)算法实现模式识别的良好性能,提出采用VPMCD算法实现液压泵故障模式识别。基于提取的敏感特征集,建立各状态敏感特征的变量预测模型,进而实现液压泵的故障识别,实测液压泵振动信号分析结果验证了所提出液压泵故障模式识别方法的有效性。通过对比分析验证了所提出方法的良好性能。 展开更多
关键词 液压泵 故障模式识别 局部保留投影法 基于变量预测模型的模式识别
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基于条件局部均值分解与变量预测模型的轴承故障诊断方法 被引量:4
14
作者 许有才 万舟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期2606-2610,共5页
针对局部均值分解(LMD)方法在分解非线性、非平稳振动信号过程中存在的模态混淆现象,从而影响故障识别准确性的问题,提出了基于条件局部均值分解方法(CLMD)与模式识别变量预测模型(VPMCD)的故障诊断方法。该方法将数字图像处理的频率分... 针对局部均值分解(LMD)方法在分解非线性、非平稳振动信号过程中存在的模态混淆现象,从而影响故障识别准确性的问题,提出了基于条件局部均值分解方法(CLMD)与模式识别变量预测模型(VPMCD)的故障诊断方法。该方法将数字图像处理的频率分辨率方法与LMD相结合,首先确定振动信号中所有局部极值点的频率分辨率,将振动信号分为低频率分辨率区域和高频率分辨率区域;然后对高频率分辨率区域进行LMD分解,可得若干乘积函数(PF)分量;最后用折线将所有PF分量连接起来,经滑动平均处理可得PF分量,提取PF分量的偏度系数和能量系数构成故障特征向量,用于VPMCD故障识别。将该方法应用于轴承故障诊断,实验结果表明,与LMD方法相比,识别效率提高了8.33%,表明了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 条件局部均值分解 局部均值分解 模态混淆现象 变量预测模型模式识别 故障诊断
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财务困境预测模型变量选择方法的改进 被引量:8
15
作者 魏世振 薛跃 陈传明 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2005年第04X期17-19,共3页
传统的企业财务困境预测模型变量选择方法存在如下不足:数学模型的选择与变量选择相关性极大;变量选择与样本选择相关;变量的数目受到限制,未能充分反映企业财务的全部信息;对非线性响应考虑不够。对于具有非线性响应的财务预测模型来说... 传统的企业财务困境预测模型变量选择方法存在如下不足:数学模型的选择与变量选择相关性极大;变量选择与样本选择相关;变量的数目受到限制,未能充分反映企业财务的全部信息;对非线性响应考虑不够。对于具有非线性响应的财务预测模型来说,变量选择极大地影响到所建模型的好坏。使用正交设计和神经网络可以解决非线性响应问题,得到更合理的模型及结果。 展开更多
关键词 财务困境预测模型 企业管理 正交设计 神经网络 非线性响应 财务管理 变量选择方法
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《模式识别中的模糊数学方法》部分章节选译(续)
16
作者 曾振德 《张家口职业技术学院学报》 1999年第1期32-37,共6页
§1.3 基本理论的引人 到目前为止的讨论,模式的计算机识别,被描述成由双重任务组成。一是掌握能描写某一种类型样品特征的一组不变的和共有的性质;二是对一个具体样品,根据判别它是否具有上述的那一组性质,确定它是否属于这一类型... §1.3 基本理论的引人 到目前为止的讨论,模式的计算机识别,被描述成由双重任务组成。一是掌握能描写某一种类型样品特征的一组不变的和共有的性质;二是对一个具体样品,根据判别它是否具有上述的那一组性质,确定它是否属于这一类型的又一个成员。一个实际的模式识别系统,从开始运作到获得结论的全程控制中,必要的操作步骤可表示成相对独立的几个模块(见图1.1): 展开更多
关键词 模式识别 模糊数学方法 特征空间 判定函数 序列概率比检验 特征向量 最小距离分类 随机变量 测度空间 模式分类
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企业财务困境预测模型变量选择方法评析 被引量:3
17
作者 陆富彬 薛跃 张金洪 《现代管理科学》 2004年第9期85-87,共3页
本文在回顾国内外企业财务困境预测研究的基础上,对传统的企业财务困境预测模型及其变量选择方法进行了评析,指出基于单变量显著性检验和多元逐步回归的财务变量选择理论上和实践上的可能不合理之处。然后,提出可能的解决方向。
关键词 企业 财务困境 预测模型 变量选择方法 正交试验
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基于Smith控制与预测函数控制的再热汽温多变量控制快速计算方法 被引量:5
18
作者 王富强 李晓理 +1 位作者 张秋生 张金营 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期3597-3601,共5页
针对再热汽温控制系统控制变量多、控制难度大等问题,提出了一种基于Smith控制与预测函数控制(PFC)的多变量控制快速计算方法。首先,将再热汽温多变量控制系统分解为三个单变量控制系统,在每个单变量控制系统中,将其中两个控制量作为干... 针对再热汽温控制系统控制变量多、控制难度大等问题,提出了一种基于Smith控制与预测函数控制(PFC)的多变量控制快速计算方法。首先,将再热汽温多变量控制系统分解为三个单变量控制系统,在每个单变量控制系统中,将其中两个控制量作为干扰项;其次,根据Smith控制思想,设计每个单变量控制系统;最后在改进预测函数控制的性能指标的基础上,综合考虑三个单变量控制系统,实现对再热汽温度的控制。再热汽温控制仿真实验表明所提方法的计算速度是传统约束条件下预测控制的50倍左右,并且调整参数少,物理意义明确。实验结果表明该算法在现场使用中能够有效地提高再热汽温控制品质。 展开更多
关键词 变量预测函数控制 Smith控制方法 再热汽温控制 烟气挡板 燃烧器摆角 喷水减温 模型失配
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Excel变量与三次指数平滑模拟预测方法 被引量:8
19
作者 丁沧海 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2005年第06S期121-121,127,共2页
关键词 Excel变量 三次指数平滑模拟预测方法 指数平滑法 加权系数
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化学模式识别及其在水质分类中的应用 被引量:1
20
作者 卢伟 陈国松 +4 位作者 张红漫 张之翼 蒋皎梅 华毅超 刘泼 《化工时刊》 CAS 2004年第7期43-45,共3页
本文简述了化学模式识别方法的原理和特点 ,着重论述了线性学习机方法。将该法用于南通和盐城两地的地表水水质分类 ,结果表明本文建立的方法识别率和预测准确率均达到 10 0 %。由于线性学习机具有自学习和自适应能力 ,可以较好地消除... 本文简述了化学模式识别方法的原理和特点 ,着重论述了线性学习机方法。将该法用于南通和盐城两地的地表水水质分类 ,结果表明本文建立的方法识别率和预测准确率均达到 10 0 %。由于线性学习机具有自学习和自适应能力 ,可以较好地消除主观因素对分类的影响。 展开更多
关键词 化学模式识别 性学 影响 线性 准确率 方法 水质 盐城 南通 预测
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