杨　宇， 李紫珠， 何知义， 程军圣

(湖南大学 汽车车身先进设计制造国家重点实验室, 长沙　410082)



QGA-VPMCD智能诊断模型研究

杨宇， 李紫珠， 何知义， 程军圣

(湖南大学 汽车车身先进设计制造国家重点实验室, 长沙410082)

对于机械故障诊断来说，其本质就是模式识别的过程，模式识别是通过大量范例的学习，自主地对输入特征进行分类，进而识别具体的故障类别。常用模式识别的方法有粗糙集理论、神经网络、支持向量机等，这些方法具有各自不同优越性的同时也存在着各自的缺陷和局限性[1-5]。尤其值得指出的是，上述模式识别方法都不是基于所提取特征值之间的内在关系来建立数学模型进行预测分类的。在实际的机械故障诊断过程中，提取的蕴含机械故障信息的特征值相互之间往往存在着某种数学关系，而且这种内在数学关系会因系统或工作状态类别的不同而存在明显的差异。最近，基于多变量预测模型模式识别(Variable Predictive Mode Based Class Discriminate，VPMCD)的新方法被国外研究人员所提出，该方法正是利用特征值相互之间所存在的数学关系，在样本训练阶段依次选取不同的模型阶次和不同的数学回归关系式随机组合来建立预测数学模型，应用最小二乘方法对预测数学模型的参数进行估计，在建立相应的预测数学模型后，再依次进行预测和测试，然后完成分类识别。该方法已被成功应用于生物学中，与神经网络、支持向量机等其他模式识别方法一样能够有效地进行分类识别，且在实验数据之间存在某种线性或非线性回归关系的情况下具有一定的优越性[6-8]。……