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题名相关流形距离在转子故障数据集分类中的应用方法
被引量：7
- 1
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作者
赵荣珍
赵孝礼
何敬举
刘韵佳
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机构
兰州理工大学机电工程学院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第18期125-130,139,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(51675253)
高等学校博士学科点专项科研基金(20136201110004)
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文摘
针对故障特征属性值域之间存在着一定相关性导致准确分类困难的问题,提出一种能够考虑相关系数影响作用的转子故障数据集分类方法;该方法是将相关流形距离的边界Fisher分析(Correlation Manifold Distance Marginal Fisher Analysis,CDMFA)与相关流形距离的K-近邻(Correlation Manifold Distance K-Nearest Neighbor,CDKNN)分类器概念相结合在一起的结果。首先,将振动信号集合转换成多域、多通道高维故障特征数据集;然后,通过CDMFA将融合相关系数的相关流形距离用于度量数据样本间的近邻与权值,据此能更好地反映高维数据间的相似性关系,提取出能使类间距离趋大的低维特征子集;最后,将得到的低维特征子集输入到CDKNN分类器中进行故障模式辨识。用一个双跨度转子系统数据集与仿真数据集对所提出的方法进行了验证。结果表明:本方法降维效果良好,可获得更高的故障分类准确率。研究发现,采用相关流形距离作为信息测度的故障数据分类方法能更真实地揭示出高维特征间的几何结构关系;该方法可为高维故障数据集的特征属性约简与分类,提供降低数据规模的理论参考依据。
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关键词
故障分类
相关流形距离
边界Fisher分析
K近邻分类器
转子故障数据集
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Keywords
fault classification
correlation manifold distance
marginal Fisher analysis（MFA）
K-nearest neighbor（KNN） classifier
rotor fault dataset
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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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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
- 2
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作者
石明宽
赵荣珍
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机构
兰州理工大学机电工程学院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第18期96-102,共7页
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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。
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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。
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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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Keywords
fault classification
rotor fault data set
orthogonal discriminant projection
standard orthogonality constraint
K-nearest neighbor(KNN)classifier
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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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题名基于UDGDP的转子故障数据集降维方法
被引量：1
- 3
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作者
杨泽本
赵荣珍
刘强
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机构
兰州理工大学机电工程学院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第16期255-260,共6页
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基金
国家自然科学基金(51675253)。
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文摘
针对旋转机械智能故障辨识精度偏低的问题,提出一种基于不相关约束的双邻接图判别投影(uncorrelated double graph discriminant projection,UDGDP)降维算法。该算法通过构建两个流形结构图使低维空间同类样本更加紧凑、异类样本更加分散,同时引入不相关约束条件以降低投影变换后特征分量之间的相关性,进而达到提取敏感故障特征的目的。用转子故障数据集进行验证的结果表明:UDGDP算法能够降低所获得低维空间各特征之间的相关性,并且使故障各类别之间的差异性变得更加清晰,可有效提升分类器的辨识精度。该算法可为转子系统故障的智能辨识技术提供理论参考依据。
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关键词
双邻接图判别投影(UDGDP)
不相关约束
转子故障数据集
降维
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Keywords
double-graph discriminant projection(UDGDP)
uncorrelated constraints
rotor fault data set
dimension reduction
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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