加权PCA残差空间的加速度传感器故障诊断
TH825%TU441; 针对加速度传感器在健康监测系统恶劣工作环境下易发生故障的问题,提出一种基于残差空间主元加权统计量的传感器故障诊断方法.首先,将传感器故障采用故障方向和故障幅度向量来表征,并求取传感器故障在残差空间的投影;其次,通过理论推导得出平方预测误差(squared prediction error,简称SPE)统计量与残差空间主向量中各元素呈平方关系,将各元素作为SPE统计量的非线性加权系数;然后,结合贝叶斯推论,采用加权后的SPE统计量计算累积贡献率,并将其作为传感器故障定位的指标.三跨连续梁数值算例结果表明,传统方法对两类常见的增益和偏差故障诊断率分别为5.45%和3.43...
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Published in | 振动、测试与诊断 Vol. 41; no. 5; pp. 1007 - 1013 |
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Main Authors | , , , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
哈尔滨工业大学(深圳)土木与环境工程学院 深圳,518055%重庆大学土木工程学院 重庆,400045
01.10.2021
重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点实验室 重庆,400045%西北工业大学计算机学院 西安,710072 重庆大学土木工程学院 重庆,400045 |
Subjects | |
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ISSN | 1004-6801 |
DOI | 10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2021.05.025 |
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Summary: | TH825%TU441; 针对加速度传感器在健康监测系统恶劣工作环境下易发生故障的问题,提出一种基于残差空间主元加权统计量的传感器故障诊断方法.首先,将传感器故障采用故障方向和故障幅度向量来表征,并求取传感器故障在残差空间的投影;其次,通过理论推导得出平方预测误差(squared prediction error,简称SPE)统计量与残差空间主向量中各元素呈平方关系,将各元素作为SPE统计量的非线性加权系数;然后,结合贝叶斯推论,采用加权后的SPE统计量计算累积贡献率,并将其作为传感器故障定位的指标.三跨连续梁数值算例结果表明,传统方法对两类常见的增益和偏差故障诊断率分别为5.45%和3.43%,所提方法的诊断率分别为69.8%和100%,且在两种传感器故障类型下均能准确定位故障传感器;意大利帕尔马Lamberti实桥测试数据的算例表明,所提方法对增益故障的诊断率达到77.58%,且能正确定位发生故障的传感器通道. |
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ISSN: | 1004-6801 |
DOI: | 10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2021.05.025 |