基于自適應LTSA算法的滾動軸承故障診斷
本文關(guān)鍵詞:基于自適應LTSA算法的滾動軸承故障診斷
更多相關(guān)文章: 滾動軸承 故障診斷 Fisher準則 自適應鄰域選擇 局部切空間排列
【摘要】:針對故障特征集維數(shù)高以及冗余的問題,提出一種自適應鄰域選擇的改進局部切空間排列維數(shù)約簡方法.通過考慮流形的采樣密度、局部彎曲度和局部切空間近似偏離角度,自適應構(gòu)建樣本鄰域,以保證局部線性度,能提高算法魯棒性.為提高故障診斷準確率,提出改進Fisher準則的特征評價方法,首先對原始特征集進行特征選擇,優(yōu)選出能表征類間散度大、類內(nèi)散度小和低冗余的故障特征,然后采用改進的局部切空間排列算法進行特征融合,得到低維的敏感特征子集,并輸入到k最近鄰分類器進行故障識別.用滾動軸承不同部位、不同故障程度的實驗數(shù)據(jù)驗證了該方法的有效性.
【作者單位】: 海軍工程大學兵器工程系;北京工業(yè)大學信息學部;中國人民解放軍91467部隊;
【關(guān)鍵詞】: 滾動軸承 故障診斷 Fisher準則 自適應鄰域選擇 局部切空間排列
【基金】:國家自然科學基金資助項目(61573364)
【分類號】:TH133.33
【正文快照】: 旋轉(zhuǎn)機械故障診斷特征集通常由多維特征構(gòu)成,由于噪聲以及鄰近零構(gòu)件的干擾,單一的特征指標難以分離出不同類型及不同故障程度的機械故障.由于不同特征與不同故障類型的相關(guān)程度不一致,而特征集的維數(shù)過高,可能形成冗余,增加系統(tǒng)的復雜性,因此特征的敏感度與維數(shù)影響診斷的效
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,本文編號:868834
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