有监督LLTSA特征约简旋转机械故障诊断 被引量：11

1

作者 苏祖强 汤宝平 +1 位作者 邓蕾 尹爱军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1766-1771,共6页

线性局部切空间排列(LLTSA)为无监督特征约简方法,对多域故障特征集进行维数约简,会导致故障解耦不完全、故障间仍然存在混叠。针对这个问题,提出有监督线性局部切空间排列(S-LLTSA)特征约简方法,将类判别信息融入特征约简过程,实现了... 线性局部切空间排列(LLTSA)为无监督特征约简方法,对多域故障特征集进行维数约简,会导致故障解耦不完全、故障间仍然存在混叠。针对这个问题,提出有监督线性局部切空间排列(S-LLTSA)特征约简方法,将类判别信息融入特征约简过程,实现了数据集本征结构与类判别信息的有机结合,可提取出最优低维敏感故障特征向量;并通过自适应近邻分类器(ANNC)来构建故障特征向量与故障类别的对应关系。S-LLTSA特征约简有效地增加了故障特征的可辨识性,而ANNC具有优异的模式辨识能力,进一步提高了故障诊断的精度。齿轮箱故障模拟实验验证了提出的旋转机械故障诊断方法的有效性。 展开更多

关键词 旋转机械 故障诊断 维数约简 有监督线性局部切空间排列 自适应邻域分类器

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基于半监督邻域自适应LLTSA算法的故障诊断 被引量：9

2

作者 房立清 吕岩 +1 位作者 张前图 齐子元 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第13期189-194,237,共7页

为了有效利用振动信号进行故障诊断,提出了一种基于半监督邻域自适应线性局部切空间排列(SSNALLTSA)算法的故障诊断方法。从多域提取振动信号的混合特征,构建原始高维特征集。利用半监督邻域自适应线性局部切空间排列算法对原始特征集... 为了有效利用振动信号进行故障诊断,提出了一种基于半监督邻域自适应线性局部切空间排列(SSNALLTSA)算法的故障诊断方法。从多域提取振动信号的混合特征,构建原始高维特征集。利用半监督邻域自适应线性局部切空间排列算法对原始特征集进行维数约简,提取出辨识性较高的敏感特征子集。将得到的低维特征输入SVM分类器进行识别,判断故障类型。液压泵故障诊断实验结果表明,该算法克服了LLTSA无监督和使用全局统一邻域参数的不足,可更有效地寻找数据的低维本质流形,提高了识别准确率,具有一定优势。 展开更多

关键词 故障诊断 维数约简 半监督 邻域自适应 lltsa

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基于邻域自适应LLTSA维数约简的故障诊断方法研究 被引量：3

3

作者 徐琼燕 吴印华 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期27-32,共6页

针对线性局部切空间排列(LLTSA)在进行故障特征降维时邻域大小难以确定的问题,提出了基于邻域自适应线性局部切空间排列(NA-LLTSA)维数约简的故障诊断方法。即首先从机械振动信号中全面提取出高维的混合故障特征集;其次采用基于Parzen... 针对线性局部切空间排列(LLTSA)在进行故障特征降维时邻域大小难以确定的问题,提出了基于邻域自适应线性局部切空间排列(NA-LLTSA)维数约简的故障诊断方法。即首先从机械振动信号中全面提取出高维的混合故障特征集;其次采用基于Parzen窗概率密度的邻域自适应线性局部切空间排列进行维数约简,获得低维特征;最后通过支持向量机(SVM)来建立低维特征与故障类别的对应关系,实现故障诊断。NA-LLTSA维数约简增强了故障特征的辨识能力,而SVM优异的模式识别能力能够进一步提高故障诊断精度。滚动轴承的故障诊断实例验证了所提故障诊断方法的有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 维数约简 邻域自适应线性局部切空间排列 支持向量机

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基于LCD-LLTSA的电动汽车电机轴承故障特征频率提取 被引量：2

4

作者 史素敏 杨春长 王斐 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第10期1267-1272,共6页

为有效提取出电动汽车电机轴承故障特征频率,将局部特征尺度分解、线性局部切空间排列和包络分析进行结合,用于电动汽车电机轴承的故障特征频率的提取。首先利用局部特征尺度分解对电动汽车电机轴承故障信号进行分解,得到若干个内禀尺... 为有效提取出电动汽车电机轴承故障特征频率,将局部特征尺度分解、线性局部切空间排列和包络分析进行结合,用于电动汽车电机轴承的故障特征频率的提取。首先利用局部特征尺度分解对电动汽车电机轴承故障信号进行分解,得到若干个内禀尺度分量;然后利用线性局部切空间排列对由内禀尺度分量构成的矩阵进行降维处理,得到低维矩阵并以此进行信号重构;最后对重构信号进行包络谱分析,获得故障特征频率。仿真信号和实验信号的实验结果验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 计量学 滚动轴承 故障诊断 特征频率 局部特征尺度分解 线性局部切空间排列

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基于图像形状特征和LLTSA的故障诊断方法 被引量：12

5

作者 张前图 房立清 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期172-177,共6页

针对滚动轴承故障诊断问题,提出了一种基于图像形状特征和线性局部切空间排列(LLTSA)的故障诊断方法。首先采用SDP(Symmetrized Dot Pattern)方法对时域信号进行变换,得到极坐标空间下的雪花图像,在分析图像特点的基础上,从图像处理的... 针对滚动轴承故障诊断问题,提出了一种基于图像形状特征和线性局部切空间排列(LLTSA)的故障诊断方法。首先采用SDP(Symmetrized Dot Pattern)方法对时域信号进行变换,得到极坐标空间下的雪花图像,在分析图像特点的基础上,从图像处理的角度初步提取出图像的形状特征;然后利用LLTSA对初步提取的特征进行维数约简以提取低维特征;最后采用支持向量机(SVM)对低维特征进行分类评估。滚动轴承的故障诊断实验表明图像形状特征能够表征轴承的状态,经LLTSA约简后特征数据的复杂度得到降低,且具有更好的聚类效果,而SVM对轴承4种状态的识别率也达到了100%,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 SDP 形状特征 线性局部切空间排列 支持向量机 故障诊断

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基于FFT和LLTSA的传动系统故障诊断研究 被引量：7

6

作者 陈晓 刘秋菊 王仲英 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第4期513-518,共6页

在传统的故障诊断方法中,往往先要基于先验知识求取原始振动信号的特征,并将其输入到智能分类器中进行模式识别,其中容易出现信息丢失,且依靠人为经验进行判断不够准确,针对这一问题,提出了基于快速傅里叶变换(FFT)与流行学习联合的智... 在传统的故障诊断方法中,往往先要基于先验知识求取原始振动信号的特征,并将其输入到智能分类器中进行模式识别,其中容易出现信息丢失,且依靠人为经验进行判断不够准确,针对这一问题,提出了基于快速傅里叶变换(FFT)与流行学习联合的智能故障诊断模型。首先,采用FFT变换将原始数据从时域转换到频域,获得了高维特征数据;然后,使用3种流形学习算法,即多维尺度变换(MDS)、核主成分分析(KPCA)、线性局部切空间排列(LLTSA),获得了低维表征信息;最后,基于故障诊断试验平台系统,对轴承及齿轮工作数据信息进行了获取与处理,将其数据样本输入到智能分类器中,进行了训练和测试。研究结果表明:FFT降维变换可以有效地减少人为选择因素引起的样本衰减现象,同时最近邻域估计算法可以提高智能分类器的测试准确率,使得基于FFT与流行学习的联合智能分类模型对状态数据识别率在80%以上,其中FFT+LLTSA联合智能分类模型的识别率最高可达到87%以上;该结果可验证该分类模型在机械传动系统故障检测中具有的有效性。 展开更多

关键词 机械传动系统 快速傅里叶变换 流形学习 线性局部切空间排列 智能分类

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基于半监督LLTSA维数约简的故障诊断 被引量：2

7

作者 李磊 庞海 张前图 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期279-284,共6页

线性局部切空间排列(LLTSA)为无监督的维数约简方法,在对高维故障特征集进行维数约简时,不能利用部分样本的类别标签信息,使得获得的低维特征仍出现混叠的情况。针对这个问题,提出了半监督线性局部切空间排列(SS-LLTSA)的维数约简方法,... 线性局部切空间排列(LLTSA)为无监督的维数约简方法,在对高维故障特征集进行维数约简时,不能利用部分样本的类别标签信息,使得获得的低维特征仍出现混叠的情况。针对这个问题,提出了半监督线性局部切空间排列(SS-LLTSA)的维数约简方法,即利用部分标签信息来调整样本点与点之间的距离以形成新的距离矩阵,通过新的距离矩阵进行邻域构建,实现了数据本质流行结构和类别标签信息的结合,能够提取区分度更好的低维特征。此外,还通过支持向量机(SVM)来建立低维特征与故障类别的对应关系,实现故障诊断。SS-LLTSA维数约简增强了故障特征的辨识能力,而SVM优异的模式识别能力能够进一步提高故障诊断精度。滚动轴承的故障诊断实例验证了所提故障诊断方法的有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 维数约简 半监督线性局部切空间排列 支持向量机

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融合切空间度量的判别相似自适应局部线性嵌入算法

8

作者 刘庆强 鲁翩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期29-34,共6页

局部线性嵌入(LLE)算法是一种经典的流形降维算法,具有良好的特征提取能力,在故障诊断领域应用广泛。然而,LLE算法固有的缺陷例如对邻域参数选择敏感、挖掘的结构单一等问题,使得它在实际应用中提取的特征存在判别能力较差的问题。为此... 局部线性嵌入(LLE)算法是一种经典的流形降维算法,具有良好的特征提取能力,在故障诊断领域应用广泛。然而,LLE算法固有的缺陷例如对邻域参数选择敏感、挖掘的结构单一等问题,使得它在实际应用中提取的特征存在判别能力较差的问题。为此,提出判别相似性和切空间自适应邻域的局部线性嵌入(DSTANLLE)算法,并将它用于轴承故障诊断。首先使用融合切空间的新度量方式评估样本之间的局部相似性,其次构造自适应邻域图为每个样本点选择邻居,最后加入判别相似信息以提取数据的判别结构。在2个人工合成数据集和2个轴承故障数据集上的实验结果表明,DSTANLLE算法可以提取数据中区分性显著的特征,且在轴承故障诊断应用中的总体识别精度(OA)最高可达100%。 展开更多

关键词 局部线性嵌入算法 特征提取 降维 切空间度量 自适应邻域 故障诊断

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基于线性局部切空间排列维数化简的故障诊断 被引量：35

9

作者 李锋 汤宝平 陈法法 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第13期36-40,61,共6页

为实现旋转机械故障诊断方法的自动化、高精度及通用性,提出基于线性局部切空间排列(Linear LocalTangent Space Alignment,LLTSA)维数化简的故障诊断模型。首先结合经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和自回归(Autoregres... 为实现旋转机械故障诊断方法的自动化、高精度及通用性,提出基于线性局部切空间排列(Linear LocalTangent Space Alignment,LLTSA)维数化简的故障诊断模型。首先结合经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和自回归(Autoregression,AR)模型系数构造全面表征不同故障特性的混合域特征集,再利用LLTSA将高维混合域特征集化简为故障区分度更好的低维特征矢量,并输入到最近邻分类器(K-nearest Neighbors Classifier,KNNC)中进行故障模式识别。所提出的诊断模型充分融合混合域特征融合在故障特征的全面提取、LLTSA在信息的有效化简及KNNC在分类决策方面的优势,实现诊断方法的自动化、高识别率及较好的通用性。用深沟球轴承不同部位、不同程度故障诊断实例验证该模型的有效性。 展开更多

关键词 混合域特征融合 线性局部切空间排列 维数化简 最近邻分类器 故障诊断

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改进的线性局部切空间排列算法 被引量：3

10

作者 李文华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第1期247-249,253,共4页

线性局部切空间排列算法(LLTSA)是一种能很好地适用于识别问题的非线性降维方法,但LLTSA仅仅关注了数据的局部几何结构,而没有体现数据的整体信息。提出了一种基于主成分分析(PCA)改进的线性局部切空间排列算法(P-LLTSA),该算法在LLTSA... 线性局部切空间排列算法(LLTSA)是一种能很好地适用于识别问题的非线性降维方法,但LLTSA仅仅关注了数据的局部几何结构,而没有体现数据的整体信息。提出了一种基于主成分分析(PCA)改进的线性局部切空间排列算法(P-LLTSA),该算法在LLTSA的基础上,考虑了样本的全局结构,进而得到更好的降维效果。在经典的三维流形和在MNIST图像库手写体识别的实验中,识别率较PCA、局部保持投影算法(LPP),LLTSA有明显提高,证实了该算法在识别问题中的有效性。 展开更多

关键词 主成分分析 局部切空间 流形学习 P-lltsa算法 识别

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局部切空间排列算法及其在人脸识别中的应用

11

作者 冯海亮 王丽 李见为 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第3期595-599,共5页

目的探索基于流形学习的人脸识别方法,将流形学习中的局部切空间排列算法(LT-SA)应用于人脸识别.方法利用样本点领域的切空间表示局部的几何性质,将局部切空间排列起来构造流形的全局坐标;用高斯核近似映射关系;在降维空间中用线性判别... 目的探索基于流形学习的人脸识别方法,将流形学习中的局部切空间排列算法(LT-SA)应用于人脸识别.方法利用样本点领域的切空间表示局部的几何性质,将局部切空间排列起来构造流形的全局坐标;用高斯核近似映射关系;在降维空间中用线性判别分析技术(LDA)提取特征;使用最近邻分类器进行分类识别;在Yale和CMU PIE人脸数据库上进行仿真实验.结果实验表明在Yale数据库上LTSA+LDA算法比已有LLE+LDA方法、LLTSA方法平均识别率分别高7.22%、19.11%;在CMU PIE数据库上分别高3.71%、29.56%.结论笔者提出的LTSA+LDA算法能较为有效地将局部切空间排列算法应用于人脸识别,显著提高了识别率. 展开更多

关键词 流形学习 局部切空间排列 线性鉴别分析 LTSA+LDA算法

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基于多尺度排列熵和线性局部切空间排列的机械故障诊断特征提取 被引量：12

12

作者 赵建岗 宁静 +2 位作者 宁云志 陈春俊 李艳萍 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第13期136-145,共10页

机械设备监控系统收集的大量信号通常是包含多种自然振荡模式的非线性信号,这意味着单尺度特征提取无法表征这些非线性信号。而对于高维特征矩阵,也需要进一步提取主要的低维特征。针对这两个问题,提出了一种结合多尺度排列熵和线性局... 机械设备监控系统收集的大量信号通常是包含多种自然振荡模式的非线性信号,这意味着单尺度特征提取无法表征这些非线性信号。而对于高维特征矩阵,也需要进一步提取主要的低维特征。针对这两个问题,提出了一种结合多尺度排列熵和线性局部切线空间排列(MPE-LLTSA)的非线性特征提取方法。首先通过MPE计算信号以获得具有高维度的多尺度特征。然后利用LLTSA挖掘嵌入的内在结构,实现低维特征提取。最后引入最小二乘支持向量机(LSSVM)来训练和识别低维特征。试验结果表明了该方法在机械模式分类和故障识别领域的应用潜力。 展开更多

关键词 特征提取 多尺度排列熵(MPE) 线性局部切线空间排列(lltsa) 机械故障诊断 轴承

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基于LTSA和联合指标的非高斯过程监控方法及应用 被引量：7

13

作者 杨正永 王昕 王振雷 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期1370-1379,共10页

很多实际工业过程数据都具有高维、非线性且不严格服从高斯分布等特点。为处理数据维数高且是高斯分布和非高斯分布的混合体等问题,实现高效的过程监控,提出了一种基于LTSA和联合指标的非高斯过程监控方法。首先采用局部切空间排列(LTSA... 很多实际工业过程数据都具有高维、非线性且不严格服从高斯分布等特点。为处理数据维数高且是高斯分布和非高斯分布的混合体等问题,实现高效的过程监控,提出了一种基于LTSA和联合指标的非高斯过程监控方法。首先采用局部切空间排列(LTSA)算法从正常样本数据中提取低维子流形以实现维数约减;然后基于非高斯-高斯两步策略建立统计模型并得到非高斯统计量和高斯统计量,再对其进行加权得到新的统计量以实现对过程的监控;最后将该方法应用于田纳西-伊斯曼标准测试平台和实际乙烯裂解炉的过程监控,说明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 算法 集成 系统工程 非线性 非高斯 联合指标 局部切空间排列算法 田纳西-伊斯曼过程

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基于LTSA-Greedy-SVDD的过程监控 被引量：1

14

作者 杨正永 王昕 王振雷 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期343-348,共6页

为解决实际工业过程中的非线性和非高斯问题,实现有效的过程监控,提出了一种基于局部切空间排列算法的过程监控方法。首先运用局部切空间排列算法对标准化后的正常样本数据提取出低维子流形以实现维数约减。之后利用Greedy方法提取特征... 为解决实际工业过程中的非线性和非高斯问题,实现有效的过程监控,提出了一种基于局部切空间排列算法的过程监控方法。首先运用局部切空间排列算法对标准化后的正常样本数据提取出低维子流形以实现维数约减。之后利用Greedy方法提取特征样本以支持向量数据描述方法建立监控模型,最后采用相应统计量进行过程监控。以田纳西伊斯曼(TE)模型为仿真平台,仿真结果说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 非线性 局部切空间排列(LTSA)算法 Greedy方法 支持向量数据描述

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