基于多源信息融合与随机映射的机床故障诊断

发布时间：2025-01-06 01:54

　　 在采用多源信息进行机床故障诊断时,需要特征降维以降低模型复杂度,但传统的特征降维方法因涉及矩阵分解等原因时效性不高。针对此问题,提出一种基于多源信息融合与高斯随机映射的数控机床故障诊断方法。该方法针对多源信息的高维度特征,采用高效的随机映射(RP)方法进行降维,然后将降维后的特征向量输入到支持向量机(SVM)进行分类识别。实验表明,在处理高维数据时,随机映射在准确性以及时效性方面优势明显,利用该方法可以实现机床多种类型故障的高效、准确诊断,具有重要的工程实用价值。

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【文章目录】：
0 引言
1 基于信息融合的故障诊断方法
    1.1 多源数据时间配准
    1.2 特征构建与选择
    1.3 高斯随机降维与SVM诊断
2 实验与分析
    2.1 实验方案设计
    2.2 实验数据处理与计算
    2.3 实验结果分析
        (1)样本长度对诊断效果影响
        (2)不同降维方法精度和效率比较
        (3)多源数据融合前后效果的对比
3 结论



本文编号：4023609