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JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCK
2012年
23期
132-136
,共5页
非线性流形学习%特征提取%故障诊断%Laplacian Eigenmaps算法
非線性流形學習%特徵提取%故障診斷%Laplacian Eigenmaps算法
비선성류형학습%특정제취%고장진단%Laplacian Eigenmaps산법
流形学习作为一种挖掘高维非线性数据内在几何分布特征的有效方法,可用于故障信号的特征提取.针对机械故障诊断中的非线性、故障征兆复杂的诊断问题,提出一种基于非线性流形学习的故障特征提取模型.该模型针对采集样本的不同处理情形,分别运用Laplacian Eigenmaps算法及其增量、监督算法,进行故障样本的特征提取与分类,由于采用非线性的维数约简方式,极大地保留了故障信号中的整体几何结构信息,增强了故障模式识别的分类性能.最后通过工程实例应用,表明了所提特征提取模型的可行性和有效性.
流形學習作為一種挖掘高維非線性數據內在幾何分佈特徵的有效方法,可用于故障信號的特徵提取.針對機械故障診斷中的非線性、故障徵兆複雜的診斷問題,提齣一種基于非線性流形學習的故障特徵提取模型.該模型針對採集樣本的不同處理情形,分彆運用Laplacian Eigenmaps算法及其增量、鑑督算法,進行故障樣本的特徵提取與分類,由于採用非線性的維數約簡方式,極大地保留瞭故障信號中的整體幾何結構信息,增彊瞭故障模式識彆的分類性能.最後通過工程實例應用,錶明瞭所提特徵提取模型的可行性和有效性.
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