控制与决策

作者：刘朝华,孟旭东,陆碧良,李小花,童成意

单位：湖南科技大学信息与电气工程学院，湖南湘潭411201;湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，长沙410082,,湖南科技大学信息与电气工程学院，湖南湘潭411201,,湖南科技大学信息与电气工程学院，湖南湘潭411201,,湖南科技大学信息与电气工程学院，湖南湘潭411201,,长沙师范学院信息科学与工程学院，长沙410100,

关键词：有向无环图;大间隔分布机;多分类器;节点优化;滚动轴承;故障诊断

基金：国家自然科学基金项目(61503134,61573299)；国家自然科学基金青年项目(61503132)；湖南省自然科学基金项目(2018JJ2134,2016JJ4003)；湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验开放基金项目(31715010)；湖南省科技人才专项湖湘青年英才项目(2018RS3095).

滚动轴承作为风电机组的关键部件,对于整个机组的安全运行起着决定性作用.针对机组滚动轴承故障诊断问题,提出一种节点优化型有向无环图大间隔分布机(O-DAG-LDM)的故障诊断方法.结合DAG多分类扩展性能与LDM二分类器泛化性能的优点,构建一种面向滚动轴承故障诊断的DAG结构扩展式LDM多分类器方法.在DAG-LDM算法框架下,利用优化算法对DAG节点进行优化排列以减小随机排布引起的累积误差,提高LDM故障分类准确率.实验表明,与其他主流智能诊断方法相比,所提出的节点优化型DAG-LDM故障诊断方法具有较高的准确率和更好的抗噪性能.

来源：2019年第7期

《控制与决策》期刊编辑部

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