發(fā)布時(shí)間：2017-09-17 10:18

  本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)LTSA算法的滾動(dòng)軸承故障診斷

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【摘要】：針對(duì)故障特征集維數(shù)高以及冗余的問題,提出一種自適應(yīng)鄰域選擇的改進(jìn)局部切空間排列維數(shù)約簡(jiǎn)方法.通過考慮流形的采樣密度、局部彎曲度和局部切空間近似偏離角度,自適應(yīng)構(gòu)建樣本鄰域,以保證局部線性度,能提高算法魯棒性.為提高故障診斷準(zhǔn)確率,提出改進(jìn)Fisher準(zhǔn)則的特征評(píng)價(jià)方法,首先對(duì)原始特征集進(jìn)行特征選擇,優(yōu)選出能表征類間散度大、類內(nèi)散度小和低冗余的故障特征,然后采用改進(jìn)的局部切空間排列算法進(jìn)行特征融合,得到低維的敏感特征子集,并輸入到k最近鄰分類器進(jìn)行故障識(shí)別.用滾動(dòng)軸承不同部位、不同故障程度的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的有效性.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)兵器工程系;北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部;中國(guó)人民解放軍91467部隊(duì);
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 Fisher準(zhǔn)則 自適應(yīng)鄰域選擇 局部切空間排列
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61573364)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷特征集通常由多維特征構(gòu)成,由于噪聲以及鄰近零構(gòu)件的干擾,單一的特征指標(biāo)難以分離出不同類型及不同故障程度的機(jī)械故障.由于不同特征與不同故障類型的相關(guān)程度不一致,而特征集的維數(shù)過高,可能形成冗余,增加系統(tǒng)的復(fù)雜性,因此特征的敏感度與維數(shù)影響診斷的效

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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