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基于改进的多元离群检测方法的风机齿轮箱早期故障诊断
被引量：
8
1
作者
顾煜炯
贾子文
+1 位作者
王瑞
任玉亭
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第14期1905-1910,1916,共7页
针对风电机组运行工况波动性以及机组早期故障特征不易提取的特点,提出一种基于改进的多元离群监测方法来实现风机齿轮箱故障的早期诊断。运用阶比重采样方法对原始振动信号进行预处理,并对处理结果进行量纲一因子分析;通过马氏距离建...
针对风电机组运行工况波动性以及机组早期故障特征不易提取的特点,提出一种基于改进的多元离群监测方法来实现风机齿轮箱故障的早期诊断。运用阶比重采样方法对原始振动信号进行预处理,并对处理结果进行量纲一因子分析;通过马氏距离建立风电齿轮箱的早期故障识别模型;利用多元线性回归改进多元离群检测算法进行实际数据的分析计算。结果表明,该方法较原始方法能够更早地察觉出风电齿轮箱早期故障。
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关键词
阶比重采样
量纲一因子分析
多元
线性回归
多元离群检测
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职称材料
基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法
被引量：
8
2
作者
顾煜炯
宋磊
+2 位作者
苏璐玮
吴冠宇
周振宇
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期80-87,共8页
针对风速和载荷随机波动造成的早期故障特征难以提取和量化的特点,提出基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法。首先利用阶比重采样技术将非平稳的时域振动信号转化为具有平稳或准平稳特性的角域信号,提取角域无量纲指标反...
针对风速和载荷随机波动造成的早期故障特征难以提取和量化的特点,提出基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法。首先利用阶比重采样技术将非平稳的时域振动信号转化为具有平稳或准平稳特性的角域信号,提取角域无量纲指标反映风电齿轮箱早期故障趋势;其次利用多元相关度测量建立风电齿轮箱早期故障识别模型;最后采用多元离群检测方法实现风电齿轮箱早期故障预警。实验表明,该方法能够实现较为准确地的风电齿轮箱早期故障预警,具有较好的工程实际意义。
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关键词
阶比重采样
角域无量纲指标
多元
统计分析
多元离群检测
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职称材料
基于MARS和概率规划的离群值检测算法
3
作者
王瑞豪
童英华
冯忠岭
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第9期2694-2699,共6页
为提高物联网数据质量,提出一种基于MARS模型和概率规划的多变量离群值检测方法。该方法能够将多个变量结合起来,通过一个模型检测离群值。创建一个多元自适应回归样条模型产生研究化的残差,将残差作为输入,采用概率规划方法,建立基于...
为提高物联网数据质量,提出一种基于MARS模型和概率规划的多变量离群值检测方法。该方法能够将多个变量结合起来,通过一个模型检测离群值。创建一个多元自适应回归样条模型产生研究化的残差,将残差作为输入,采用概率规划方法,建立基于全贝叶斯推理的一般单变量离群点检测模型。实验结果表明,概率规划模型能检测出更准确的离群点,该模型提供了具有可信区间的概率分布。
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关键词
物联网
数据质量
多元
自适应回归模型
离群
值
概率规划
多元
离群
点
检测
贝叶斯
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职称材料
题名
基于改进的多元离群检测方法的风机齿轮箱早期故障诊断
被引量：
8
1
作者
顾煜炯
贾子文
王瑞
任玉亭
机构
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
国华能源投资有限公司
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第14期1905-1910,1916,共7页
基金
神华集团科技创新项目(GTKJ-12-02)
华能集团科学技术项目(HNKJ-H27)
文摘
针对风电机组运行工况波动性以及机组早期故障特征不易提取的特点,提出一种基于改进的多元离群监测方法来实现风机齿轮箱故障的早期诊断。运用阶比重采样方法对原始振动信号进行预处理,并对处理结果进行量纲一因子分析;通过马氏距离建立风电齿轮箱的早期故障识别模型;利用多元线性回归改进多元离群检测算法进行实际数据的分析计算。结果表明,该方法较原始方法能够更早地察觉出风电齿轮箱早期故障。
关键词
阶比重采样
量纲一因子分析
多元
线性回归
多元离群检测
Keywords
order resampling
dimensionless parameter analysis
multiple linear regression（MLR）
multivariate outlier detection
分类号
TK83 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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职称材料
题名
基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法
被引量：
8
2
作者
顾煜炯
宋磊
苏璐玮
吴冠宇
周振宇
机构
华北电力大学新能电力系统国家重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015年第1期80-87,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51075145)
中央高校基本科研业务专项基金资助(12QX06)
+1 种基金
华能科学技术项目(HNKJ-H27)
神华集团科技创新项目(GTKJ-12-02)
文摘
针对风速和载荷随机波动造成的早期故障特征难以提取和量化的特点,提出基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法。首先利用阶比重采样技术将非平稳的时域振动信号转化为具有平稳或准平稳特性的角域信号,提取角域无量纲指标反映风电齿轮箱早期故障趋势;其次利用多元相关度测量建立风电齿轮箱早期故障识别模型;最后采用多元离群检测方法实现风电齿轮箱早期故障预警。实验表明,该方法能够实现较为准确地的风电齿轮箱早期故障预警,具有较好的工程实际意义。
关键词
阶比重采样
角域无量纲指标
多元
统计分析
多元离群检测
Keywords
order resampling
angle domain dimensionless parameters
statistical analysis
multivariate outlier de-tection
分类号
TH132.4 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于MARS和概率规划的离群值检测算法
3
作者
王瑞豪
童英华
冯忠岭
机构
青海师范大学计算机学院
青海师范大学省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室
青海师范大学物理与电子信息学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第9期2694-2699,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61862055)
河北省物联网监控工程技术研究中心基金项目(3142016020)
青海省物联网重点实验室基金项目(2020-ZJ-Y16)。
文摘
为提高物联网数据质量,提出一种基于MARS模型和概率规划的多变量离群值检测方法。该方法能够将多个变量结合起来,通过一个模型检测离群值。创建一个多元自适应回归样条模型产生研究化的残差,将残差作为输入,采用概率规划方法,建立基于全贝叶斯推理的一般单变量离群点检测模型。实验结果表明,概率规划模型能检测出更准确的离群点,该模型提供了具有可信区间的概率分布。
关键词
物联网
数据质量
多元
自适应回归模型
离群
值
概率规划
多元
离群
点
检测
贝叶斯
Keywords
internet of things
data quality
MARS regression model
outliers
probabilistic programming
multivariate outlier detection
Bayesian
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的多元离群检测方法的风机齿轮箱早期故障诊断
顾煜炯
贾子文
王瑞
任玉亭
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法
顾煜炯
宋磊
苏璐玮
吴冠宇
周振宇
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2015
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于MARS和概率规划的离群值检测算法
王瑞豪
童英华
冯忠岭
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
0
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职称材料
已选择
0
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