基于RCMDE和ISOMAP的行星齿轮传动耦合故障辨识研究

1

作者 苏世卿 王华锋 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第9期1584-1594,共11页

现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细... 现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细复合多尺度散度熵(RCMDE)、等距特征映射(ISOMAP)和遗传算法优化核极限学习机(GA-KELM)的行星齿轮箱耦合故障诊断方法。首先,利用振动加速度计采集了行星齿轮箱单一故障和耦合故障下运行时的振动信号,构建了故障数据集;随后,利用RCMDE提取了行星齿轮箱振动信号的故障特征,建立了初始的特征样本;接着,利用ISOMAP对故障特征进行了降维,并以可视化的方式获取了低维的特征样本;最后,将新特征输入至GA-KELM分类器中,对行星齿轮箱的不同故障类型进行了识别,并基于行星齿轮箱多点损伤样本,对RCMDE方法的可靠性进行了研究。研究结果表明:基于RCMDE和ISOMAP的故障特征提取方法能够有效提取振动信号中的故障特征,而GA-KELM的故障诊断准确率达到了98.13%,平均诊断准确率达到了96.25%。相较其他故障特征提取方法,基于RCMDE、ISOMAP和GA-KELM的行星齿轮箱耦合故障诊断方法能够更好地诊断行星齿轮箱的耦合故障,具有更高的诊断准确率。 展开更多

关键词 齿轮传动 耦合故障 故障诊断准确率 精细复合多尺度散度熵 等距特征映射 遗传算法优化核极限学习机

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基于Isomap和支持向量机算法的俯视群养猪个体识别 被引量：13

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作者 郭依正 朱伟兴 +1 位作者 马长华 陈晨 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期182-187,共6页

针对俯视群养猪视频序列,提出了一种利用机器视觉技术对猪个体进行识别的方法。首先对采集的俯视群养猪视频序列进行前景检测与目标提取,获得各单只猪个体,其后建立训练样本,提取猪个体颜色、纹理及形状特征,组合构建表征猪个体的特征向... 针对俯视群养猪视频序列,提出了一种利用机器视觉技术对猪个体进行识别的方法。首先对采集的俯视群养猪视频序列进行前景检测与目标提取,获得各单只猪个体,其后建立训练样本,提取猪个体颜色、纹理及形状特征,组合构建表征猪个体的特征向量,接着对组合特征利用Isomap算法做特征融合,在最大程度保留有效识别信息的基础上降低特征维数,最后利用优化核函数的支持向量机分类器进行训练与识别。试验选取了900帧图像,试验结果表明该文所提方法切实有效,猪个体最高识别率为92.88%。该文从机器视觉角度探索了俯视群养猪的个体识别,有别于传统的RFID猪个体识别,该研究为无应激的猪个体识别提供了新思路,也为进一步探索群养猪个体行为分析等奠定了基础。 展开更多

关键词 动物 特征提取 支持向量机 isomap算法 群养猪 个体识别

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基于核矩阵的Isomap增量学习算法研究 被引量：5

3

作者 王耀南 张莹 李春生 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期1515-1522,共8页

Isomap算法嵌入向量求解依赖于所有的初始样本,在增加新数据时需要较长时间重新计算所有数据样本间的测地距离.为了提高运算速度,提出一种基于核函数的增量学习Isomap算法,将测地距离矩阵当作一个核矩阵,并通过常数增加的方法保证测地... Isomap算法嵌入向量求解依赖于所有的初始样本,在增加新数据时需要较长时间重新计算所有数据样本间的测地距离.为了提高运算速度,提出一种基于核函数的增量学习Isomap算法,将测地距离矩阵当作一个核矩阵,并通过常数增加的方法保证测地距离矩阵满足Mercer条件,算法只需要计算新增点与原有数据点间的测地距离.与核主成分算法一样,新增点的投影值计算变为核矩阵上的特征分解.在Swiss,Helix和多姿态人脸数据中的实验结果表明,算法大大降低了计算复杂度,有利于快速发现隐藏在高维空间的低维流形分布. 展开更多

关键词 流形学习 isomap算法 测地距离 增量学习 核矩阵

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基于Isomap算法的恒星光谱离群点挖掘 被引量：4

4

作者 卜育德 潘景昌 陈福强 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期267-273,共7页

如何从已分类的海量光谱中发现被错分的光谱一直是天文数据处理专家重点研究的问题,探讨的Isomap算法在该问题方面有很好的表现。通过Isomap算法与主成分分析方法(PCA)算法的实验结果对比发现:(1)PCA将具有不同特征的光谱投影到邻近的区... 如何从已分类的海量光谱中发现被错分的光谱一直是天文数据处理专家重点研究的问题,探讨的Isomap算法在该问题方面有很好的表现。通过Isomap算法与主成分分析方法(PCA)算法的实验结果对比发现:(1)PCA将具有不同特征的光谱投影到邻近的区域,而Isomap算法却可以将具有相似特征的光谱投影到邻近区域,而将具有不同特征的光谱投影到相距较远的区域;(2)Isomap算法给出的大部分离群点较易判断,且是具有很高科学价值的双星;而PCA给出的离群点难以判断,科学价值不高。因此,在光谱离群点发掘上Isomap算法比PCA有明显优势。由于使用的数据为SDSS最新发布的M型的九种光谱次型的光谱,因而Isomap算法能够快速发现被斯隆数字巡天数据处理流程(SDSS pipeline)错分的光谱,可帮助有效提高现有光谱分类算法的准确率。更进一步,由于被SDSS pipeline错分的光谱大部分是双星,因而Isomap算法还可以进一步帮助我们发现有很高科学研究价值的双星,提高双星的发现效率。虽然实验显示Isomap算法对信噪比变化较为敏感,在具有较低信噪比的光谱上表现较差,但由于信噪比低的光谱的光谱型难以判断,因而该缺点并不影响Isomap算法的在光谱发掘上的应用。 展开更多

关键词 流形学习算法 isomap算法 主成分分析 数据挖掘

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基于Isomap和IGA-SVM的齿轮箱故障诊断研究 被引量：5

5

作者 刘志川 唐力伟 曹立军 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期38-43,共6页

为了解决齿轮箱故障诊断模式识别过程中参数难以确定的问题,引入了一种基于等距特征映射(Isometric feature mapping,Isomap)和改进遗传算法(Improved genetic algorithm,IGA)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)参数的方法。... 为了解决齿轮箱故障诊断模式识别过程中参数难以确定的问题,引入了一种基于等距特征映射(Isometric feature mapping,Isomap)和改进遗传算法(Improved genetic algorithm,IGA)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)参数的方法。首先在自适应最优邻域参数下,对齿轮箱振动信号高维特征集数据进行等距特征映射,通过改进的遗传算法优化支持向量机的惩罚参数和核函数参数,最终实现对降维后数据的识别分类。将所提方法应用于齿轮箱故障诊断,结果表明,所提方法具有较高的诊断正确率,与传统的支持向量机方法相比有更好的诊断效果。 展开更多

关键词 等距特征映射 遗传算法 支持向量机 齿轮箱 故障诊断

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基于Isomap的中文短信文本聚类算法 被引量：2

6

作者 刘金岭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第34期144-146,共3页

给出的算法思想是首先计算出中文短信的相似度,再通过使用Isomap方法得到短信在语义空间中的嵌入情况,然后将短信在低维嵌入上进行聚类分析。该算法克服了短信的传统聚类分析在表示层次上遇到的困难,也克服了词频统计法不能将内容意思... 给出的算法思想是首先计算出中文短信的相似度,再通过使用Isomap方法得到短信在语义空间中的嵌入情况,然后将短信在低维嵌入上进行聚类分析。该算法克服了短信的传统聚类分析在表示层次上遇到的困难,也克服了词频统计法不能将内容意思相似的短信聚集在一起的缺点,实验表明该算法是行之有效的。 展开更多

关键词 短信聚类 isomap算法 语义空间

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基于Isomap的核爆地震模式识别

7

作者 齐玮 李夕海 刘代志 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期434-439,共6页

本文利用Isomap算法对核爆地震和天然地震的特征空间进行特征的降维,并用距离判别、Fisher判别和logistic回归对降维后的结果进行了分类测试。实验结果表明:在核爆地震模式识别中,Isomap算法能在保持原数据绝大部分信息的前提下,很好地... 本文利用Isomap算法对核爆地震和天然地震的特征空间进行特征的降维,并用距离判别、Fisher判别和logistic回归对降维后的结果进行了分类测试。实验结果表明:在核爆地震模式识别中,Isomap算法能在保持原数据绝大部分信息的前提下,很好地降低特征空间的维数,从而得到较高的正确识别率,并且优于PCA算法。 展开更多

关键词 isomap算法 核爆地震 模式识别 PCA

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一种用于物体姿态估计的快速Isomap降维算法 被引量：3

8

作者 汪剑鸣 张笑 王胜蓓 《天津工业大学学报》 北大核心 2017年第5期74-78,共5页

为了降低基于流形学习的物体姿态估计算法中数据降维算法的复杂度,提高算法的执行速度,提出了一种快速的Isomap算法.通过分析Isomap算法的执行过程发现,计算任意两点间的测地线距离是导致其计算复杂度高的原因之一.基于这一分析,首先假... 为了降低基于流形学习的物体姿态估计算法中数据降维算法的复杂度,提高算法的执行速度,提出了一种快速的Isomap算法.通过分析Isomap算法的执行过程发现,计算任意两点间的测地线距离是导致其计算复杂度高的原因之一.基于这一分析,首先假定在空间旋转角度相邻的两幅图像,降维后其对应的数据点在低维流形上也相邻,然后对Isomap算法中的测地线距离矩阵构造进行优化,优化后不再需要遍历所有数据点,可以大大降低算法的计算复杂度.实验结果表明:在保证算法效果的前提下与原算法相比,本算法提高了执行速度,且图像序列越长,速度提升越明显,当图像数量达到350幅时,降维所需时间为原来的13%. 展开更多

关键词 流形学习 isomap 姿态估计 非线性降维算法

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流形学习在机械故障诊断中的应用研究 被引量：7

9

作者 王冠伟 张春霞 +1 位作者 庄健 于德弘 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期593-599,共7页

本文针对信号采集系统的特性对流形学习方法性能的影响尚不明确这一问题,采用理论分析和模拟实验的方法,研究了信号采样系统的非线性、零点漂移等特性对流形学习算法性能的影响.结果表明,当信号采样系统的特性保持相对稳定时,流形学习... 本文针对信号采集系统的特性对流形学习方法性能的影响尚不明确这一问题,采用理论分析和模拟实验的方法,研究了信号采样系统的非线性、零点漂移等特性对流形学习算法性能的影响.结果表明,当信号采样系统的特性保持相对稳定时,流形学习方法可以在一定程度上容忍系统存在的非线性和零点漂移效应.为了使流形学习算法达到较好的效果,在数据的搜集和预处理过程中,应使得数据容易重构到一个高维空间中且它们之间的相似性易于度量.从而,本文的研究结果为流形学习方法在机械故障诊断中的应用提供了一定的理论基础. 展开更多

关键词 故障诊断 流形学习 isomap算法 信号采样系统

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基于累积和等距映射的缓变故障检测方法 被引量：6

10

作者 谷善茂 张妮 刘云龙 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第6期251-254,305,共5页

针对化工过程存在的缓变微小故障,提出一种基于累积和等距离映射(CUSUM-ISOMAP)的多变量过程故障检测方法。该方法首先运用累积和控制图的思想,分别对每一个变量计算均值偏差累积和及方差偏差累积和,之后建立扩展增广矩阵,对增广数据运... 针对化工过程存在的缓变微小故障,提出一种基于累积和等距离映射(CUSUM-ISOMAP)的多变量过程故障检测方法。该方法首先运用累积和控制图的思想,分别对每一个变量计算均值偏差累积和及方差偏差累积和,之后建立扩展增广矩阵,对增广数据运用基于ISOMAP的降维特征提取算法建立统计量进行故障检测。传统的ISOMAP算法无法获取输入输出数据之间的映射关系,不能处理新的采样数据。引入核岭回归算法获得新采样点的降维输出。CSTR过程的仿真结果表明了算法对过程微小故障实施故障检测的有效性。 展开更多

关键词 累积和控制图 isomap算法 核岭回归 缓变故障 故障检测

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基于独立成分分析和流形学习的眼电伪差去除 被引量：4

11

作者 高军峰 郑崇勋 王沛 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期113-118,共6页

针对眼电伪差严重干扰脑电(EEG)信号的理解和分析的问题,提出了一种新的方法用于实时地去除脑电中的眼电伪差.该方法使用独立成分分析(ICA)分解EEG信号,提取独立成分的地形图和功率谱作为特征,并采用基于模板的Isomap算法降低特征的维数... 针对眼电伪差严重干扰脑电(EEG)信号的理解和分析的问题,提出了一种新的方法用于实时地去除脑电中的眼电伪差.该方法使用独立成分分析(ICA)分解EEG信号,提取独立成分的地形图和功率谱作为特征,并采用基于模板的Isomap算法降低特征的维数.将新的特征样本送到分类器中以识别眼电伪差独立分量,几个典型分类器的分类结果显示,基于模板的Isomap算法结合使用最近邻算法进行分类时,识别伪差的正确率最高.实验结果表明,提出的方法在有效去除眼电伪差的同时,很好地保留了大脑神经信号,也证明了新的Isomap算法用于眼电伪差特征的降维的有效性. 展开更多

关键词 流形学习 isomap算法 脑电 独立成分分析 主成分分析

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基于双耦合算法的煤与瓦斯突出预测模型 被引量：13

12

作者 付华 丰胜成 +1 位作者 高振彪 杨玉岗 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期84-89,共6页

为提高煤与瓦斯突出预测精度,有效预防瓦斯突出灾害,将等距映射（IsoMap）算法与优化加权向量机耦合算法（DDICS-WLS-SVM）相结合,建立煤与瓦斯突出双耦合算法预测模型。首先利用非线性流形学习IsoMap算法对煤与瓦斯突出高维数据进行数... 为提高煤与瓦斯突出预测精度,有效预防瓦斯突出灾害,将等距映射（IsoMap）算法与优化加权向量机耦合算法（DDICS-WLS-SVM）相结合,建立煤与瓦斯突出双耦合算法预测模型。首先利用非线性流形学习IsoMap算法对煤与瓦斯突出高维数据进行数据挖掘,提取其低维本质特征参量;然后通过逐维改进布谷鸟（DDICS）算法对加权最小二乘向量机（WLS-SVM）的正则化参数λ和高斯核参数σ进行寻优;最后对双耦合算法预测模型进行仿真试验,将IsoMap算法提取的低维本质特征作为该预测模型的输入,煤与瓦斯突出强度值作为模型的输出,并与PSO-SVM、LS-SVM方法的预测结果进行对比。结果表明：双耦合算法预测模型的平均相对误差为1.825%,最大相对误差为2.63%,该预测模型具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 煤与瓦斯突出 加权最小二乘向量机(WLS-SVM) 等距映射(isomap)算法 耦合算法 预测

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基于流形学习的医院绩效评价方法研究与实践 被引量：2

13

作者 肖扬 宋斌 +1 位作者 雷勇 吴祖煌 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第6期286-288,共3页

基于主成分的绩效分析方法在现实的医院绩效评价中会丢失数据所包含的重要的非线性信息。应用流形学习算法构建医院绩效评价的非线性模型,有效地解决医院绩效评价多样性数据的拟合问题。算例分析表明流形学习算法在医院员工绩效评价中... 基于主成分的绩效分析方法在现实的医院绩效评价中会丢失数据所包含的重要的非线性信息。应用流形学习算法构建医院绩效评价的非线性模型,有效地解决医院绩效评价多样性数据的拟合问题。算例分析表明流形学习算法在医院员工绩效评价中具有一定的有效性和应用价值。 展开更多

关键词 医院绩效评价 流形学习算法 isomap

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东北地区稻田土壤氮含量无人机高光谱反演建模研究 被引量：5

14

作者 许童羽 方健羽 +3 位作者 郭忠辉 白驹驰 金忠煜 于丰华 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期759-768,共10页

土壤氮元素是土壤肥力的一个重要指标,掌握土壤氮元素含量的变化是观测农作物的发育状况及时空变化规律等的基础。利用高光谱对土壤氮元素进行反演,可为精准农业地表土壤元素快速测定提供参考。为实现对土壤中氮元素含量的快速测定,以... 土壤氮元素是土壤肥力的一个重要指标,掌握土壤氮元素含量的变化是观测农作物的发育状况及时空变化规律等的基础。利用高光谱对土壤氮元素进行反演,可为精准农业地表土壤元素快速测定提供参考。为实现对土壤中氮元素含量的快速测定,以沈阳农业大学海城试验田为例,对土壤原始反射率进行了一阶导数变换,运用等距特征映射算法(isometric feature mapping,lsomap)、竞争性自适应重加权采样法(competitive adapative reweighted sampling, CARS)对一阶导数光谱数据进行降维并提取出相关特征。运用BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)、GA优化(GA-BPNN)以及经过NSGA-Ⅲ优化后的BP神经网络(NSGA-Ⅲ-BPNN)3种分析方法建立土壤全氮的高光谱反演模型,并利用决定系数(R^(2))和均方根误差(root mean square error,RMSE)对反演模型进行评价。结果表明:经过ISOMAP进行的降维相对于CARS能有效的对特征进行提取。优化后的神经网络模型建立的土壤养分含量预测模型优于未优化的神经网络,能极好地预测土壤中的氮元素含量。基于Isomap降维后的NSGA-Ⅲ-BPNN的模型的反演模型预测效果最好,最终预测土壤全氮含量训练集为R^(2)=0.842、RMSE=0.077,测试集R^(2)=0.826、RMSE=0.089。反演精度高于GA-BPNN和BPNN的模型反演精度,与其他模型组合相比,该组合可以为土壤氮元素含量的反演研究提出一种新的方法。 展开更多

关键词 无人机高光谱 土壤氮元素反演 NSGA-Ⅲ优化算法 isomap降维 BP神经网络

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一种改进ε支配的等度规映射方法 被引量：5

15

作者 杨咚咚 马晶晶 +2 位作者 焦李成 公茂果 司晓云 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期2291-2304,共14页

新型支配机制的研究是进化多目标优化领域中的热点和难点之一,其中,ε支配最具代表性.但是,它的缺点在于对于不同几何形状的Pareto前沿十分敏感.提出了一种改进ε支配机制的等度规映射方法,采用等度规映射把解映射到低维流形空间,发现... 新型支配机制的研究是进化多目标优化领域中的热点和难点之一,其中,ε支配最具代表性.但是,它的缺点在于对于不同几何形状的Pareto前沿十分敏感.提出了一种改进ε支配机制的等度规映射方法,采用等度规映射把解映射到低维流形空间,发现隐藏于非支配解的几何分布,在低维流形空间进行ε支配的剪枝操作.与传统的ε支配相比,该机制不会丢失部分有效解,能够较好地保持解分布的均匀性.另外,为了克服传统ε支配丢失部分极端解的不足,设计了极端解校验算子.与NSGAII,SPEA2,NNIA和εMOEA相比,所提出的ε支配和极端解校验算子能够较好地保持解分布的均匀性和宽广性,改进了传统的ε支配. 展开更多

关键词 进化计算 多目标优化 破配 等度规映射

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远距离海上航行舱内人员实时定位系统研究

16

作者 申永祥 《舰船科学技术》 北大核心 2018年第12X期175-177,共3页

传统系统采用PCA降维方法受到噪声影响,造成系统定位不准确,为了解决该问题,提出了基于Isomap算法的实时定位系统研究。根据实时定位系统总体结构,采用型号为CC2431芯片设计移动节点,路由节点可实时接收来自移动节点模块信息,进行灵敏... 传统系统采用PCA降维方法受到噪声影响,造成系统定位不准确,为了解决该问题,提出了基于Isomap算法的实时定位系统研究。根据实时定位系统总体结构,采用型号为CC2431芯片设计移动节点,路由节点可实时接收来自移动节点模块信息,进行灵敏度分析可完成信息传递。接收舱室内各个路由节点信息,通过协调模块验证信息有效性。针对协调模块获取高维数据,采用Isomap算法对数据进行降维处理,依据降维后的数据集,对远距离海上航行舱内人员进行实时定位。通过实验结果可知,该系统最高定位精准度可达到75%,为航行舱内人员安全提供保障。 展开更多

关键词 isomap算法 舱内人员 定位 PCA降维方法 高维

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黎曼流形的距离均方差最小降维改进算法 被引量：1

17

作者 高恩芝 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期198-202,共5页

TRIMAP算法重新定义了图上距离的表达形式,并用近邻点对的测地距离的误差和作为衡量投影函数好坏的标准,通过这种方法可以较好地找到所需的从高维空间到低维空间转换的媒介,但是这种衡量标准不能很好地表达出TRIMAP中定义的图上距离与... TRIMAP算法重新定义了图上距离的表达形式,并用近邻点对的测地距离的误差和作为衡量投影函数好坏的标准,通过这种方法可以较好地找到所需的从高维空间到低维空间转换的媒介,但是这种衡量标准不能很好地表达出TRIMAP中定义的图上距离与投影到低维空间中两点实际距离的对比关系。针对这个不足,采用了一个新的衡量标准表达式,定义一个参数m来代表对比关系,以此来解决这个缺陷,从而更好地获得最佳投影,提高识别率。实验结果表明,在ORL人脸图像的分类识别问题中获得了较好的识别性能。 展开更多

关键词 数据降维 流形学习 测地距离 等距离映射算法 局部线性嵌入

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基于Wavelet leader和优化的等距映射算法的回转支承自适应特征提取 被引量：3

18

作者 赵祥龙 陈捷 +2 位作者 洪荣晶 王华 李媛媛 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2092-2101,共10页

为了解决回转支承振动信号微弱,特征信息不易提取的问题,提出基于Wavelet leader方法和经混合灰狼算法优化的等距映射算法(HGWO-ISOMAP)的多分形自适应特征提取方法.利用Wavelet leader计算多分形特征,挖掘振动数据的几何结构信息,构造... 为了解决回转支承振动信号微弱,特征信息不易提取的问题,提出基于Wavelet leader方法和经混合灰狼算法优化的等距映射算法(HGWO-ISOMAP)的多分形自适应特征提取方法.利用Wavelet leader计算多分形特征,挖掘振动数据的几何结构信息,构造高维特征矩阵;通过HGWO优化后的ISOMAP算法对高维特征矩阵进行自适应特征筛选;将筛选后的特征矩阵输入到经遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)中进行故障状态识别.为了验证所提方法的优越性,采用课题组自主研发的回转支承综合性能试验台对某型号回转支承进行全寿命实验.结果表明,相比一般时域、时频域、频域特征提取方法,所提方法能提高识别精度,缩短计算时间,为回转支承特征提取提供新的有效途径. 展开更多

关键词 回转支承 特征提取 多分形特征 WAVELET LEADER 混合灰狼优化算法(HGWO) 等距映射(isomap)

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基于熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机的故障诊断方法 被引量：25

19

作者 王振亚 姚立纲 +1 位作者 蔡永武 张俊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期107-114,共8页

针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation... 针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation entropy,IMWPE)提取机械设备不同工况下的故障特征;采用监督等度规映射(S-Isomap)流形学习进行降维处理,获取低维的熵-流特征集;将熵-流特征输入至SSO-SVM多故障分类器进行识别与诊断。行星齿轮箱故障诊断实验分析结果表明:IMWPE+S-Isomap熵-流特征提取方法优于现有的多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)、多尺度加权排列熵(multiscale weighted permutation entropy,MWPE)和IMWPE等熵值特征提取方法以及IMWPE+等度规映射(Isomap)和IMWPE+线性局部切空间排列(linear local tangent space alignment,LLTSA)等熵-流特征提取方法;樽海鞘群算法对支持向量机参数寻优效果优于粒子群、灰狼群、人工蜂群和蝙蝠群等算法;所提故障诊断方法识别精度达到100%,能够有效诊断出行星齿轮箱各工况类型。 展开更多

关键词 故障诊断 行星齿轮箱 熵-流特征 改进多尺度加权排列熵(IMWPE) 等度规映射(isomap) 樽海鞘群优化算法(SSO) 支持向量机(SVM)

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