西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
2011年
1期
64-68,136
,共6页
张熠卓%徐光华%梁霖%张锋%李淑智
張熠卓%徐光華%樑霖%張鋒%李淑智
장습탁%서광화%량림%장봉%리숙지
流形学习%增量式学习%状态监测%局部切空间排列
流形學習%增量式學習%狀態鑑測%跼部切空間排列
류형학습%증량식학습%상태감측%국부절공간배렬
针对传统流形学习方法难以处理大批量设备运行数据的特点,提出了一种采用增量式流形学习方法的机械设备状态监测方法.该方法首先利用局部切空间排列算法对训练样本集进行非线性维数约简,得到初始的低维流形结构,然后通过增量式学习机制对新增的时序样本点进行动态聚类.通过对压缩机喘振试验数据及滚动轴承故障数据的分析表明,该方法的计算复杂度低,可以有效地识别出隐藏在高维特征集中的非线性故障特征,因此具有良好的工程应用前景.
針對傳統流形學習方法難以處理大批量設備運行數據的特點,提齣瞭一種採用增量式流形學習方法的機械設備狀態鑑測方法.該方法首先利用跼部切空間排列算法對訓練樣本集進行非線性維數約簡,得到初始的低維流形結構,然後通過增量式學習機製對新增的時序樣本點進行動態聚類.通過對壓縮機喘振試驗數據及滾動軸承故障數據的分析錶明,該方法的計算複雜度低,可以有效地識彆齣隱藏在高維特徵集中的非線性故障特徵,因此具有良好的工程應用前景.
침대전통류형학습방법난이처리대비량설비운행수거적특점,제출료일충채용증량식류형학습방법적궤계설비상태감측방법.해방법수선이용국부절공간배렬산법대훈련양본집진행비선성유수약간,득도초시적저유류형결구,연후통과증량식학습궤제대신증적시서양본점진행동태취류.통과대압축궤천진시험수거급곤동축승고장수거적분석표명,해방법적계산복잡도저,가이유효지식별출은장재고유특정집중적비선성고장특정,인차구유량호적공정응용전경.
