基于改进的有监督正交邻域保持嵌入的故障辨识

发布时间：2017-11-17 13:22

  本文关键词：基于改进的有监督正交邻域保持嵌入的故障辨识

  更多相关文章： 故障辨识 特征降维 改进的有监督正交邻域保持嵌入 齿轮

【摘要】：正交邻域保持嵌入(Orthogonal neighborhood preserving embedding,ONPE)是一种无监督的特征降维方法,且使用的是全局统一的邻域参数,在对高维故障特征集进行特征降维时,不能利用样本的类别标签信息和不能够根据样本空间分布的变化自适应调整邻域参数,使获得的低维特征仍出现混叠的情况。针对上述问题,提出了基于改进的有监督正交邻域保持嵌入(Improved supervised ONPE,IS-ONPE)特征降维的故障辨识方法。IS-ONPE利用样本的标签信息来调整样本点与点之间的距离以形成新的距离矩阵,通过新的距离矩阵进行邻域构建,同时利用局部集聚系数进行邻域参数的自适应调整,能够获得辨识度更高的低维特征。以低维特征作为支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的输入来实现故障辨识。齿轮的故障辨识结果表明,所提出的方法能够提高故障辨识效果,具有一定优势。
【作者单位】： 江苏信息职业技术学院物联网工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(60974016) 江苏省自然科学基金(BK20131097) 江苏高校品牌专业建设工程项目(PPZY2015C239)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 0引言 正交邻域保持嵌入[1](ONPE)作为流形学习算法的一种,可有效对高维数据集进行约简,尤其是在多维故障特征集的特征降维中取得了不错的降维效果,提高了故障诊断的精度,具有一定的优势[2-3]。然而,ONPE是一种无监督特征降维方法,即在降维过程中完全没有考虑类别信息,同时,O

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本文编号：1196192