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基于Schur正交的局部Fisher判别转子故障诊断 被引量:4
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作者 王广斌 李学军 黄良沛 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2011年第1期62-65,共4页
为更好识别转子系统故障,将正交思想引入到局部Fisher判别分析(LFDA)中,提出了一种基于Schur正交的局部Fisher判别(SOLFD)监督流形学习算法。算法以转子故障训练样本为监督信息,通过局部加权邻接矩阵重新定义类内散度和类间散度,构建局... 为更好识别转子系统故障,将正交思想引入到局部Fisher判别分析(LFDA)中,提出了一种基于Schur正交的局部Fisher判别(SOLFD)监督流形学习算法。算法以转子故障训练样本为监督信息,通过局部加权邻接矩阵重新定义类内散度和类间散度,构建局部Fisher判别函数。以判别函数值最大化为目标,通过Schur正交分解方式求解最优正交投影向量。将新增测试数据投影到该向量上,获取新数据故障类别信息。转子故障诊断实验表明,相对其他流形学习算法,SOLFD算法有更好的诊断效果。 展开更多
关键词 Schur正交 局部fisher判别 故障诊断
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正交迭代局部Fisher判别转子故障诊断 被引量:1
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作者 王广斌 刘义伦 黄良沛 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期500-503,共4页
通过局部加权邻接矩阵重新定义类内散度和类间散度,建立局部Fisher判别函数,在特征值求解过程中以正交迭代方式找出最优投影向量,得到故障诊断模型。该方法能保证数据降维过程中的重构误差最小,并可直接运用故障诊断模型识别增量数据,... 通过局部加权邻接矩阵重新定义类内散度和类间散度,建立局部Fisher判别函数,在特征值求解过程中以正交迭代方式找出最优投影向量,得到故障诊断模型。该方法能保证数据降维过程中的重构误差最小,并可直接运用故障诊断模型识别增量数据,避免了一般流形学习模式识别时对动态增量数据需要重建模型的问题。转子故障诊断试验表明,对于多传感器振动特征融合信号,相对其他流形学习算法,正交局部Fisher判别(orthogonl locally Fisher discriminant,简称OLFD)的故障诊断效果最好。 展开更多
关键词 正交迭代 流形学习 局部fisher判别 故障诊断
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