基于多标签学习的旋转机械分级复合故障诊断.pdf

基于多标签学习的旋转机械分级复合故障诊断 本文主要讨论了基于多标签学习的旋转机械分级复合故障诊断问题。传统的故障诊断方法大多是针对单一故障类型，而实际工业中多种故障会同时出现，即复合故障。针对复合故障诊断问题，一些学者引入多标签学习思想，多标签K近邻算法（ML-KNN）就是其中之一。 然而ML-KNN算法作为一阶算法，只考虑标签与对应样本数据间的关系，却忽略了标签间的联系。针对该问题，本文提出了一种分级多标签学习算法，名为分层多标签K近邻算法（HML-KNN）。HML-KNN算法将机械设备的退化阶段和故障类型分为两级，将第1级得到的标签信息进行转化，转化后的信息作为新特征放入第2级进行判断。 HML-KNN算法是一种高阶算法，考虑了全局的标签信息，并在算法中包含了标签的特征转化，使得到的结果准确率更高。最后通过XJTU-SY数据集验证HML-KNN算法在处理复合故障诊断问题上的优越性。 在故障诊断领域中，多标签学习思想可以更好地处理复合故障问题。ML-KNN算法是其中一种常用的方法，但它具有一定的局限性，即忽略了标签间的联系。HML-KNN算法则是一种更为高级的算法，能够考虑到标签间的联系，并将其应用于旋转机械的复合故障诊断中。 在HML-KNN算法中，标签信息的转化是非常重要的一步骤。通过将标签信息转化为新特征，可以更好地反映标签间的联系，并提高算法的准确率。同时，HML-KNN算法也可以应用于其他领域的复合故障诊断问题中。 在工业过程中，故障诊断是非常重要的一步骤。快速、准确地诊断故障可以减少停机时间，提高生产效率和产品质量。基于多标签学习的旋转机械分级复合故障诊断技术可以满足工业过程中的故障诊断需求，提高生产效率和产品质量。 此外，本文还讨论了Petri网的路径信息在故障诊断中的应用、基于广义主成分分析的重构故障子空间建模方法、基于核典型相关性-熵成分分析的工业过程质量监测方法、高超声速飞行器间歇故障改进自适应容错控制方法等相关研究结果。 本文提出了基于多标签学习的旋转机械分级复合故障诊断技术，提出了HML-KNN算法，并验证了其在复合故障诊断问题上的优越性。该技术可以应用于工业过程中的故障诊断，提高生产效率和产品质量。