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题名基于敏感特征选择与流形学习维数约简的故障诊断
被引量：41
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作者
苏祖强
汤宝平
姚金宝
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机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2014年第3期70-75,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51275546
51375514)
高等学校博士学科点专项科研基金资助(20130191130001)
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文摘
针对故障诊断中特征集包含非敏感特征和维数过高的问题,提出基于特征选择(Feature Selection,FS)与流形学习维数约简的故障诊断方法。提出一种改进的核空间距离测度特征选择方法(Improved Kernel Distance Measurement Feature Selection,IKDM-FS),在核空间中计算样本类间距离和类内散度,优选出使样本类间距大、类内散度小的特征,并根据特征的敏感程度对特征进行加权。通过线性局部切空间排列算法(Linear Local Tangent Space Alignment,LLTSA)对由敏感特征组成的特征子集进行特征融合,提取出对故障分类更加敏感的融合特征,并输入加权k最近邻分类器(Weighted k Nearest Neighbor Classifier,WKNNC)进行故障识别。WKNNC具有比k最近邻分类器(k Nearest Neighbor Classifier,KNNC)更加稳定的识别精度。最后,通过滚动轴承故障模拟实验验证了该方法的有效性。
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关键词
故障诊断
特征选择
改进的核空间距离测度
线性局部切空间排列
加权k最近邻分类器
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Keywords
fault diagnosis
feature selection
improved kernel distance measurement
linear local tangent space alignment
weighted k nearest neighbor classifier
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TN911.2
[电子电信—通信与信息系统]
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