本文選題：故障診斷 + 特征提取��； 參考：《中國(guó)機(jī)械工程》2016年14期

【摘要】：針對(duì)有標(biāo)記故障樣本不足和故障數(shù)據(jù)高維非線性的問(wèn)題,提出了基于半監(jiān)督拉普拉斯特征映射(LE)算法的故障診斷模型。該模型運(yùn)用LE算法,直接從原始高維振動(dòng)信號(hào)中提取低維流形特征,并將其輸入到基于LE的半監(jiān)督分類器,從而識(shí)別出機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。與傳統(tǒng)方法相比,該模型能明顯提高滾動(dòng)軸承和齒輪的故障識(shí)別性能。
[Abstract]:A fault diagnosis model based on semi-supervised Laplace feature mapping (LEE) algorithm is proposed to solve the problems of insufficient labeled fault samples and high dimensional nonlinearity of fault data. The model uses le algorithm to extract the feature of low-dimensional manifold directly from the original high-dimensional vibration signal and input it to the semi-supervised classifier based on le to identify the running state of mechanical equipment. Compared with the traditional method, the model can improve the fault identification performance of rolling bearings and gears.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71171154) 湖北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015CFB698) 湖北省科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014BAA032;2015BAA063)
【分類號(hào)】：TH17

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本文編號(hào)：1793733