發(fā)布時(shí)間：2017-12-29 19:01

  本文關(guān)鍵詞：基于正則化核最大邊界投影維數(shù)約簡(jiǎn)的滾動(dòng)軸承故障診斷　出處：《振動(dòng)與沖擊》2017年14期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中故障樣本獲取困難的現(xiàn)狀,提出一種基于正則化核最大邊界投影(Regularized Kernel Maximum Margin Projection,RKMMP)維數(shù)約簡(jiǎn)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。該方法首先利用RKMMP對(duì)小樣本、少標(biāo)記信息的混合故障樣本集進(jìn)行訓(xùn)練降維,然后將降維后的低維敏感特征子集輸入到核極限學(xué)習(xí)機(jī)(Kernel Extreme Learning Machine,KLEM)分類器中進(jìn)行故障識(shí)別。上述方法的特點(diǎn)是所提出的RKMMP能充分利用少量標(biāo)記樣本信息與大量無(wú)標(biāo)記樣本的故障信息,避免過(guò)學(xué)習(xí)的缺陷,同時(shí)通過(guò)添加正則化項(xiàng)克服小樣本問(wèn)題。滾動(dòng)軸承故障模擬實(shí)驗(yàn)表明:該方法結(jié)合了RKMMP在維數(shù)約簡(jiǎn)和KLEM在模式識(shí)別上的優(yōu)勢(shì),在一定程度上能提升故障診斷的泛化能力與識(shí)別精度。該研究可為解決好故障診斷中樣本獲取困難的問(wèn)題,提供理論參考依據(jù)。
[Abstract]:......
【作者單位】： 蘭州理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51675253) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20136201110004)
【分類號(hào)】：TH133.33;TP18
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用廣泛且容易損壞的零部件,其運(yùn)行狀態(tài)正常與否直接影響到系統(tǒng)的工作性能,因此對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷有著重大的現(xiàn)實(shí)意義[1]。振動(dòng)信號(hào)分析是軸承故障診斷主要手段之一,從非線性、非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)中提取出能綜合反映故障狀態(tài)的多域量化特征指標(biāo)的方法

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1351439