局部线性嵌入算法采用欧氏距离选择邻域点,这通常会损失数据集本身的非线性特征,造成邻域点选取错误,且仅使用欧氏距离构造权重会导致信息挖掘不充分。针对以上问题,提出基于概率模型与信息熵的局部线性嵌入算法(Probability informatio...局部线性嵌入算法采用欧氏距离选择邻域点,这通常会损失数据集本身的非线性特征,造成邻域点选取错误,且仅使用欧氏距离构造权重会导致信息挖掘不充分。针对以上问题,提出基于概率模型与信息熵的局部线性嵌入算法(Probability information entropy-LLE,PIE-LLE)。首先,为了使邻域点选择更加合理,从数据集的概率分布角度出发,考虑样本点及其邻域的概率分布,为样本点构造符合局部分布的邻域集合。其次,为了充分提取样本的局部结构信息,在权重构造阶段,分别计算样本所属邻域概率以及每个样本的信息熵,融合二者信息重构低维样本。最后,在两个轴承故障数据集上的实验表明,所提方法故障识别准确度最高达到了100%,高于其他对比算法;在邻域点个数5~15范围内,PIE-LLE算法展现出良好的低维可视化效果;在参数敏感性实验中,该算法可以保持Fisher指标较大,有效提高了算法的分类准确度和稳定性。展开更多
基于变量预测模型的分类识别(Variable predictive model-based class discriminate,VPMCD)方法是一种新的分类识别方法,但模型类型的选择存在主观性。为了解决VPMCD方法应用于机械故障诊断过程中的模型选择问题,结合遗传算法的全局优...基于变量预测模型的分类识别(Variable predictive model-based class discriminate,VPMCD)方法是一种新的分类识别方法,但模型类型的选择存在主观性。为了解决VPMCD方法应用于机械故障诊断过程中的模型选择问题,结合遗传算法的全局优化能力,提出了基于GA-VPMCD(Genetic algorithm and variable predictive model based class discriminate)智能诊断方法。首先通过样本训练建立多个弱VPM(Variable predictive model),然后采用遗传算法优化各个弱VPM的权值,得到最优权值矩阵,最后用最优权值矩阵加权融合测试样本的弱VPM特征变量预测值,得到最佳特征变量预测值,并以误差平方和最小为辨别函数分类识别故障类型。通过GA-VPMCD方法在滚动轴承故障智能诊断中的应用实验验证了基于GA-VPMCD的故障智能诊断方法能有效地提高诊断精度和诊断系统的鲁棒性。展开更多
文摘局部线性嵌入算法采用欧氏距离选择邻域点,这通常会损失数据集本身的非线性特征,造成邻域点选取错误,且仅使用欧氏距离构造权重会导致信息挖掘不充分。针对以上问题,提出基于概率模型与信息熵的局部线性嵌入算法(Probability information entropy-LLE,PIE-LLE)。首先,为了使邻域点选择更加合理,从数据集的概率分布角度出发,考虑样本点及其邻域的概率分布,为样本点构造符合局部分布的邻域集合。其次,为了充分提取样本的局部结构信息,在权重构造阶段,分别计算样本所属邻域概率以及每个样本的信息熵,融合二者信息重构低维样本。最后,在两个轴承故障数据集上的实验表明,所提方法故障识别准确度最高达到了100%,高于其他对比算法;在邻域点个数5~15范围内,PIE-LLE算法展现出良好的低维可视化效果;在参数敏感性实验中,该算法可以保持Fisher指标较大,有效提高了算法的分类准确度和稳定性。
文摘基于变量预测模型的分类识别(Variable predictive model-based class discriminate,VPMCD)方法是一种新的分类识别方法,但模型类型的选择存在主观性。为了解决VPMCD方法应用于机械故障诊断过程中的模型选择问题,结合遗传算法的全局优化能力,提出了基于GA-VPMCD(Genetic algorithm and variable predictive model based class discriminate)智能诊断方法。首先通过样本训练建立多个弱VPM(Variable predictive model),然后采用遗传算法优化各个弱VPM的权值,得到最优权值矩阵,最后用最优权值矩阵加权融合测试样本的弱VPM特征变量预测值,得到最佳特征变量预测值,并以误差平方和最小为辨别函数分类识别故障类型。通过GA-VPMCD方法在滚动轴承故障智能诊断中的应用实验验证了基于GA-VPMCD的故障智能诊断方法能有效地提高诊断精度和诊断系统的鲁棒性。
