基于正则化核最大边界投影维数约简的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-12-29 19:01

  本文关键词：基于正则化核最大边界投影维数约简的滚动轴承故障诊断　出处：《振动与冲击》2017年14期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对旋转机械故障诊断中故障样本获取困难的现状,提出一种基于正则化核最大边界投影(Regularized Kernel Maximum Margin Projection,RKMMP)维数约简的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用RKMMP对小样本、少标记信息的混合故障样本集进行训练降维,然后将降维后的低维敏感特征子集输入到核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KLEM)分类器中进行故障识别。上述方法的特点是所提出的RKMMP能充分利用少量标记样本信息与大量无标记样本的故障信息,避免过学习的缺陷,同时通过添加正则化项克服小样本问题。滚动轴承故障模拟实验表明:该方法结合了RKMMP在维数约简和KLEM在模式识别上的优势,在一定程度上能提升故障诊断的泛化能力与识别精度。该研究可为解决好故障诊断中样本获取困难的问题,提供理论参考依据。
[Abstract]:......
【作者单位】： 兰州理工大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51675253) 高等学校博士学科点专项科研基金(20136201110004)
【分类号】：TH133.33;TP18
【正文快照】： 滚动轴承作为旋转机械中应用广泛且容易损坏的零部件,其运行状态正常与否直接影响到系统的工作性能,因此对滚动轴承进行故障诊断有着重大的现实意义[1]。振动信号分析是轴承故障诊断主要手段之一,从非线性、非平稳振动信号中提取出能综合反映故障状态的多域量化特征指标的方法

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1351439