基于改进LLE算法的机械故障特征压缩与诊断

发布时间：2017-07-16 03:00

  本文关键词：基于改进LLE算法的机械故障特征压缩与诊断

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【摘要】：局部线性嵌入法(locally linear embedding,LLE)是一种典型的流形学习算法。在分析LLE算法的基本计算思路的基础上,提出了一种基于最佳分类效果的k和d综合参数选择方法。此方法综合考虑了故障类内和类间的离散度,并以此作为LLE算法特征压缩效果的评价依据。根据LLE算法的局部线性特征保持的基本特点,提出了一种增量式LLE算法用于柴油机机械故障特征压缩与诊断中。以平均子带能量法构造特征向量空间,子带数目的确定以同种故障类型特征参数间方差最小为准则。实验中,分别使用基于最佳参数选择的LLE算法、传统的主成分分析(principal component analysis,PCA)、增量式LLE算法对柴油机特征向量进行压缩,并对这三种算法的特征压缩结果运用K近邻算法(K-nearest neighborm,KNN)进行故障诊断与分类。结果表明基于最佳参数选择的LLE算法的诊断分类效果要优于传统的PCA方法,增量式LLE算法也取得良好的分类效果。实验表明,对LLE算法进行有关改进可以很好地应用到机械故障特征压缩与诊断中。
【作者单位】： 西安石油大学机械工程学院;
【关键词】： 改进LLE算法 机械故障诊断 特征压缩 子带能量
【基金】：西安石油大学优秀硕士学位论文培育项目(2014yp130410)资助
【分类号】：TP391.4;TH17
【正文快照】： (2014yp130410)资助现代机械状态监测和故障诊断的方法很多,其实质都是模式识别和分类问题,根据机械设备的运行信息来识别机械设备的有关状态。机械故障诊断的关键技术是信号的特征提取。现代机械设备越来越复杂,检测信号又表现为高维非线性。使用有效的降维方法,使高维信号映

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本文编号：546758