本文關(guān)鍵詞：t分布隨機(jī)近鄰嵌入機(jī)械故障特征提取方法研究

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【摘要】：將t分布隨機(jī)近鄰嵌入(t-SNE)流形學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于機(jī)械振動信號的故障特征提取,實(shí)現(xiàn)高維特征信息降維處理。通過小波包分解算法將原始振動信號分解為多層小波子空間,通過計(jì)算各層的小波閾值熵構(gòu)造高維特征數(shù)據(jù),然后采用t-SNE方法對構(gòu)造的高維特征數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,獲取低維故障特征信息。采用本特利轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺進(jìn)行故障仿真實(shí)驗(yàn),對采集獲得的幾種典型故障狀態(tài)下的振動數(shù)據(jù)分別基于小波包閾值熵及統(tǒng)計(jì)特征構(gòu)造2組高維數(shù)據(jù),并對2組高維特征數(shù)據(jù)分別采用t-SNE方法進(jìn)行數(shù)據(jù)降維處理獲得其二維特征數(shù)據(jù),通過對比驗(yàn)證了基于小波包閾值熵法構(gòu)造高維數(shù)據(jù)后進(jìn)行t-SNE數(shù)據(jù)降維的特征提取方法能夠更有效的區(qū)分故障特征。
【作者單位】： 機(jī)械科學(xué)研究總院;北京信息科技大學(xué)現(xiàn)代測控教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 小波包閾值熵 流形學(xué)習(xí) t-SNE 特征提取
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51275052) 北京市自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(3131002)資助
【分類號】：TH17
【正文快照】： 大型旋轉(zhuǎn)機(jī)電設(shè)備一般在生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)處于連續(xù)運(yùn)行狀態(tài),如用于市政供水的大型水泵機(jī)組、大型煙氣輪機(jī)、大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組等,這些設(shè)備價(jià)值高且結(jié)構(gòu)復(fù)雜、運(yùn)行工況時(shí)常變化,一旦出現(xiàn)故障,停機(jī)維修將嚴(yán)重影響生產(chǎn),造成經(jīng)濟(jì)損失,故障嚴(yán)重時(shí)會造成機(jī)器報(bào)廢,造成更大損失。

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊建剛;;旋轉(zhuǎn)機(jī)械摩擦故障特征的多重性分析[J];電力設(shè)備;2007年10期

2 秦文娟;張駿;寧寧;;基于多類別信息量的模糊Petri網(wǎng)故障推理策略[J];計(jì)算機(jī)測量與控制;2008年07期

3 梅檢民;陳祥龍;肖云魁;楊萬成;喬龍;;基于穩(wěn)健全息階比譜提取微弱故障特征[J];振動與沖擊;2012年12期

4 馬輝;孫偉;王學(xué)軍;聞邦椿;;轉(zhuǎn)子系統(tǒng)松動故障特征分析[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年03期

5 李鋒;王家序;楊榮松;;有監(jiān)督不相關(guān)正交局部保持映射故障辨識[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2013年05期

6 邵毅敏;周曉君;歐家福;陳再剛;周本學(xué);;增強(qiáng)型濾波及沖擊性機(jī)械故障特征的提取[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2009年04期

7 曲佳;興成宏;李迎麗;李r，

本文編號：1073400