斗式提升機(jī)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)【TH315.0 】

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k=1, 2, , n), 其中n是長度的信號。然后，我們可以得到：認(rèn)為我們?nèi)〉昧酥挥?層小波包分解的回波信號。為了使每一個(gè)變化的更詳細(xì)的頻率成分的2階統(tǒng)計(jì)特性的重建信號也視為一個(gè)特征向量：第4步：流行性往往大，所以我們正?；麄?。假設(shè)，從而得出的特征向量是，最后：信號分解的小波包，然后有用的特征信息提取的特征向量是通過上述過程。相對于其他傳統(tǒng)方法，如希爾伯特變換，方法基于小波包變換分析更歡迎由于敏捷的過程和它的科學(xué)分解。2.2版內(nèi)核主成分分析 該方法的核心主成分分析方法，適用于核心主成分分析 4-5 。讓主要組成部分是在對角線元素后，協(xié)方差矩陣，已被算好。一般而言，前n值沿對角線，相應(yīng)的大特征值，是有用的信息的分析。常設(shè)仲裁法院解決了特征值和特征向量的協(xié)方差矩陣。求解特征方程 6 ：如果特征值和特征向量的本質(zhì)，常設(shè)仲裁中介。讓非線性變換，項(xiàng)目原始空間到特征空間，然后，協(xié)方差矩陣，原來的空間具有下列表格中的功能空間：（6）非線性主成分分析法可以被認(rèn)為是主成分分析的C的功能空間，F(xiàn). 顯然，所有的特征值和特征向量. 所有的解決方案是在空間的變換由有一個(gè)系數(shù).得（8）從（6）（7）（8）可以得出當(dāng)k=1,2,M.A相當(dāng)于M*M的乘機(jī)。其要點(diǎn)是：（10）從（9）（10）可以獲得（11）作為A的特征值，作為相應(yīng)的特征向量。 我們只需要計(jì)算測試點(diǎn)的預(yù)測的特征向量Vk對應(yīng)的非零特征值的F這樣做主要成分的提取.確定這是Bk，它是由：不難看出，如果我們解決了直接的主要組成部分，我們需要知道確切形式的非線性圖像。還為層面的特征空間增加了計(jì)算量成倍上升。因?yàn)镋q12涉及黨內(nèi)產(chǎn)品計(jì)算， 根據(jù)原則的Hilbert -施密特我們能夠找到一種內(nèi)核功能，滿足了條件，使。然后Eq12可以寫作（13） 這里是特征向量的光，這樣點(diǎn)的產(chǎn)品必須在原來的空間，但具體形式 （ x ）的需要不知道。映射， （ x ）和空間的特點(diǎn)，男，都完全取決于選擇的核函數(shù)。2.3說明算法 該算法提取目標(biāo)特征識別的故障診斷是： 第1步：提取特征的小波包變換; 第2步：計(jì)算核基質(zhì)，鉀，對每個(gè)樣品，在原來的輸入空間，和 第3步：計(jì)算后的核基質(zhì)零意味著處理測繪數(shù)據(jù)的特征空間; 第4步：求解特征方程Ma =Aa;第5步：提取物的主要組成部分使用均衡器制定出一個(gè)新的載體。由于核函數(shù)用于滿足現(xiàn)狀,又是核主成分分析可以用來代替內(nèi)在的產(chǎn)品在特徵空間。它不需要考慮的精確形式的非線性變形。. 這個(gè)映射函數(shù)可以非線性和尺寸的特征空間就會很高,但它可能會得到有效成分的主要特征,通過選擇合適的內(nèi)核函數(shù)和內(nèi)核的參數(shù).3結(jié)果與討論這個(gè)角色的最常見的故障的礦井提升機(jī)的頻率振動(dòng)信號的裝置。實(shí)驗(yàn)采用振動(dòng)信號的礦井提升機(jī)作為測試數(shù)據(jù)。收集到的振動(dòng)信號進(jìn)行小波包變換首先處理。然后通過觀察不同的時(shí)頻能量分布在一個(gè)水平的小波包變換給出了原始數(shù)據(jù)表顯示在表1中運(yùn)行電動(dòng)機(jī)的特點(diǎn)。在故障診斷模型,用于故障識別和分類。表1原故障數(shù)據(jù)表 實(shí)驗(yàn)測試了兩部分:第一部分是性能的對比和主成分分析法(PCA)對特征提取核主成分分析的原始數(shù)據(jù),即:分布投影的主要部件故障樣本進(jìn)行。第二部分是分類性能的比較,構(gòu)建了以核主成分分析提取特征后或主成分分析法(PCA)。加權(quán)最小距離,用于分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較,這也可以測試核主成分分析和主成分分析法(PCA)性能。 在第一部份的實(shí)驗(yàn),300故障樣本被用于比較和主成分分析法(PCA)對特征提取核主成分分析。簡化的計(jì)算采用高斯核函數(shù)。 這個(gè)值,內(nèi)核參數(shù)和3之間,0.8%區(qū)間數(shù)降低0.4時(shí)確定的尺寸。所以最好的正確分類率在這個(gè)維度的精確度是選粉機(jī)具有最好的分類結(jié)果。 在第二部分的實(shí)驗(yàn),該分類識別特征提取了之后比較兩個(gè)方面:進(jìn)行加權(quán)最小距離或種群選擇。80%的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練和其他20%是用于測試。結(jié)果顯示在表2和3。表2對比的辨識率的主成分分析和核主成分分析方法表3倍比較認(rèn)可的主成分分析和核主成分分析方法 從表2、3,可以得出結(jié)論,從表2、3個(gè)核主成分分析需要更少的時(shí)間,比主成分分析法(PCA)的識別精度較高。4結(jié)論一個(gè)主成分分析提取方法使用內(nèi)核過錯(cuò)。問題是先從一個(gè)非線性空間成為一個(gè)線性更高維度空間。然后更高維度特徵空間在以內(nèi)部產(chǎn)品與核函數(shù)。從而解決這個(gè)復(fù)雜的計(jì)算問題,巧妙地克服困難的高維度和局部極小化。從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),比較分析了傳統(tǒng)主成分分析法(PCA)核主成分分析,極大地提高了特征提取和識別故障狀態(tài),效率。 參考文獻(xiàn)1李布羅.損壞電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)故障檢測。,2003年3月,18:50。2簡索列特 故障監(jiān)測與診斷的采礦設(shè)備。1994,(5):30 - 1332作證。3彭志科， 小波變換在機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷研究。機(jī)械系統(tǒng)和信號處理,2003(17):74 - 221。4羅斯福,史蒂芬，使用核函數(shù)的非線性因素分析方法。麻薩諸塞州:麻省理工學(xué)院出版社,2000:568 - 406。5屯希,泰勒的使用核主成分分析的數(shù)據(jù)分布模型。模式識別,2003年,36(1):217 - 227。6穆勒克拉，尹浩然,等。介紹內(nèi)核學(xué)習(xí)算法。國立臺灣科技大學(xué)碩士論文,2001,12(2):32 - 34。7小卡文.支持向量機(jī)故障診斷。振動(dòng)、測量及雜志,2001年,第21診斷(4):258 - 262。8趙小明,李勇的非線性主成分分析法(PCA)研究的故障檢測和診斷方法。信息和控制,2001,(4):359 - 203。9胡小嬌,理論與應(yīng)用研究的特征提取基于核。計(jì)算機(jī)工程,2002,28(10):36 - 38。10