基于NMF特征提取的调节阀故障诊断

摘要

基于新兴的非负矩阵分解方法提取调节阀故障信号的局部特征,在实现降维的同时,保留原始信号的静态和动态特点。利用BP神经网络的学习和分类能力,对故障特征信号进行训练与诊断。该方法在艾默生实验平台进行了验证,与直接使用原始数据相比,实验结果证明了其高效性。