基于图嵌入概率半监督判别分析的故障辨识

发布时间：2017-12-29 06:11

  本文关键词：基于图嵌入概率半监督判别分析的故障辨识　出处：《机械工程学报》2017年09期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对现有旋转机械早期故障辨识方法在训练样本稀少条件下辨识性能极易衰退的关键问题,提出基于图嵌入概率半监督判别分析(Graph-implanted probability-based semi-supervised discriminant analysis,GIPSSDA)维数化简的早期故障辨识方法。该方法在训练样本稀少条件下用GIPSSDA将训练和待测样本的高维时、频域早期故障特征集化简为类区分性更好的低维特征矢量,提高了终端学习机优化证据理论K近邻分类器(Optimized evidence-theoretic k-nearest neighbor classifier,OET-KNNC)对早期故障的辨识精度。GIPSSDA集成了半监督邻接图嵌入技术,能同时利用待测样本的类判别信息和局部几何结构搜索分类的最优映射子空间,因此在训练样本非常稀少的情况下也能产生较好的分类效果。深沟球轴承早期故障辨识试验验证了该早期故障辨识方法的有效性和优越性。
[Abstract]:......
【作者单位】： 四川大学制造科学与工程学院;重庆大学机械传动国家重点实验室;西南交通大学牵引动力国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金(51305283) 中国博士后科学基金(2016M602685)资助项目
【分类号】：TH17
【正文快照】： 0前言*轴承、转子、齿轮等旋转部件是机械装备的重要组成部分,起到支撑载荷、传递运动和动力的关键作用。然而这些旋转部件一旦出现故障得不到及时辨识和处理,任由其发展、扩大,将会引起整台机械装备的重大事故以及代价高昂的漫长停工。因此,及时准确地辨识出处于早期发生阶段

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本文编号：1349108