【摘要】：傳統(tǒng)流形學(xué)習(xí)算法中鄰域尺寸是固定的,在故障診斷中并不恰當(dāng)。本文中提出了一種基于新型流形學(xué)習(xí)算法稀疏流形聚類與嵌入(SMCE)的機(jī)械故障診斷方法來解決這個(gè)問題。SMCE通過求解稀疏優(yōu)化問題自動(dòng)確定鄰域的大小,將傳統(tǒng)流形學(xué)習(xí)中鄰域尺寸選擇變?yōu)閮?yōu)化問題的懲罰系數(shù)選擇,進(jìn)而從高維非線性觀測數(shù)據(jù)中提取流形結(jié)構(gòu)。利用SMCE從軸承和齒輪振動(dòng)信號(hào)中提取特征進(jìn)行診斷,實(shí)驗(yàn)表明,所提方法可以較好的提取故障信號(hào)內(nèi)在的幾何結(jié)構(gòu),應(yīng)用無監(jiān)督的譜聚類和有監(jiān)督的支持向量機(jī)進(jìn)行診斷準(zhǔn)確率均高于98%。
【作者單位】： 西安石油大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：西安石油大學(xué)全日制碩士研究生優(yōu)秀學(xué)位論文培育項(xiàng)目(2015YP140407)資助
【分類號(hào)】：TH17

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本文編號(hào)：2543776