基于半监督谱核聚类的转子系统故障诊断

发布时间：2017-05-31 03:12

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【摘要】：针对机械系统故障诊断中对先验知识利用不足和在高维特征空间中诊断难的问题,提出了一种基于成对约束和通过约束准则构造核函数的半监督谱核聚类方法。首先,在训练集中利用先验知识建立约束点对,即属于同一聚类的must-link点对和不属于同一聚类的cannot-link点对;其次,通过样本连接图的结构信息和约束点对信息设计核函数,计算出投影矩阵;最后,在投影空间中使用k-means算法聚类。测试集的每个样本点找到在对应训练集中k个近邻样本的投影值,计算局部投影矩阵,从而可以在线计算出每个新来样本的投影值。实验表明,该算法较相关比对算法聚类准确率更高,可以满足转子系统故障诊断的实际需要。
【作者单位】： 西安导航技术研究所;
【关键词】： 成对约束 半监督聚类 故障诊断 转子系统
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51075330,50975231,61003137,61202185)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 引言随着人工智能和计算机技术的飞速发展,基于智能方法的机械故障诊断技术成为研究热点,诸多智能方法已经被应用到机械故障诊断领域,例如自组织特征映射(SOM)[1]、支持向量机[2]以及聚类算法[3-4]等。但这些方法往往存在对先验知识利用不足以及在高维特征空间中诊断性能下降

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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【相似文献】

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本文编号：408525