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基于标准正交判别投影的转子故障数据集降维方法
被引量:
5
1
作者
石明宽
赵荣珍
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第18期96-102,共7页
针对旋转机械智能决策技术的故障数据分类问题,提出一种基于标准正交判别投影(SODP)的转子故障数据集降维算法。该方法从时域、频域及时频域构造原始故障特征集,将振动信号转化为高维特征数据集;运用SODP选择出其中最能反映故障本质的...
针对旋转机械智能决策技术的故障数据分类问题,提出一种基于标准正交判别投影(SODP)的转子故障数据集降维算法。该方法从时域、频域及时频域构造原始故障特征集,将振动信号转化为高维特征数据集;运用SODP选择出其中最能反映故障本质的敏感特征子集;将得到的低维特征子集输入到KNN分类器中进行故障模式辨识。用一个双跨度转子系统的振动信号集合进行验证,证明了该方法能够有效地提取出全局与局部判别信息,使故障类别之间的差异性变得更清晰,相应地提高了故障模式识别准确率。研究表明该算法可为实际转子智能故障诊断提供参考。
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关键词
故障分类
转子故障数据集
正
交
判别投影
标准正交性约束
K近邻(KNN)分类器
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职称材料
题名
基于标准正交判别投影的转子故障数据集降维方法
被引量:
5
1
作者
石明宽
赵荣珍
机构
兰州理工大学机电工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第18期96-102,共7页
基金
国家自然科学基金(51675253)
兰州理工大学红柳一流学科建设项目支持。
文摘
针对旋转机械智能决策技术的故障数据分类问题,提出一种基于标准正交判别投影(SODP)的转子故障数据集降维算法。该方法从时域、频域及时频域构造原始故障特征集,将振动信号转化为高维特征数据集;运用SODP选择出其中最能反映故障本质的敏感特征子集;将得到的低维特征子集输入到KNN分类器中进行故障模式辨识。用一个双跨度转子系统的振动信号集合进行验证,证明了该方法能够有效地提取出全局与局部判别信息,使故障类别之间的差异性变得更清晰,相应地提高了故障模式识别准确率。研究表明该算法可为实际转子智能故障诊断提供参考。
关键词
故障分类
转子故障数据集
正
交
判别投影
标准正交性约束
K近邻(KNN)分类器
Keywords
fault classification
rotor fault data set
orthogonal discriminant projection
standard orthogonality constraint
K-nearest neighbor(KNN)classifier
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于标准正交判别投影的转子故障数据集降维方法
石明宽
赵荣珍
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
5
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