本文關(guān)鍵詞：基于改進LLE算法的機械故障特征壓縮與診斷

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【摘要】：局部線性嵌入法(locally linear embedding,LLE)是一種典型的流形學(xué)習(xí)算法。在分析LLE算法的基本計算思路的基礎(chǔ)上,提出了一種基于最佳分類效果的k和d綜合參數(shù)選擇方法。此方法綜合考慮了故障類內(nèi)和類間的離散度,并以此作為LLE算法特征壓縮效果的評價依據(jù)。根據(jù)LLE算法的局部線性特征保持的基本特點,提出了一種增量式LLE算法用于柴油機機械故障特征壓縮與診斷中。以平均子帶能量法構(gòu)造特征向量空間,子帶數(shù)目的確定以同種故障類型特征參數(shù)間方差最小為準(zhǔn)則。實驗中,分別使用基于最佳參數(shù)選擇的LLE算法、傳統(tǒng)的主成分分析(principal component analysis,PCA)、增量式LLE算法對柴油機特征向量進行壓縮,并對這三種算法的特征壓縮結(jié)果運用K近鄰算法(K-nearest neighborm,KNN)進行故障診斷與分類。結(jié)果表明基于最佳參數(shù)選擇的LLE算法的診斷分類效果要優(yōu)于傳統(tǒng)的PCA方法,增量式LLE算法也取得良好的分類效果。實驗表明,對LLE算法進行有關(guān)改進可以很好地應(yīng)用到機械故障特征壓縮與診斷中。
【作者單位】： 西安石油大學(xué)機械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 改進LLE算法 機械故障診斷 特征壓縮 子帶能量
【基金】：西安石油大學(xué)優(yōu)秀碩士學(xué)位論文培育項目(2014yp130410)資助
【分類號】：TP391.4;TH17
【正文快照】： (2014yp130410)資助現(xiàn)代機械狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的方法很多,其實質(zhì)都是模式識別和分類問題,根據(jù)機械設(shè)備的運行信息來識別機械設(shè)備的有關(guān)狀態(tài)。機械故障診斷的關(guān)鍵技術(shù)是信號的特征提取。現(xiàn)代機械設(shè)備越來越復(fù)雜,檢測信號又表現(xiàn)為高維非線性。使用有效的降維方法,使高維信號映

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 胡偉文,苑秉成,劉千里,姜禮平;目標(biāo)信號特征提取中的特征壓縮及其算法研究[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(交通科學(xué)與工程版);2005年04期

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本文編號：546758