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融合多传感器数据的系统相对密度高维核估计剩余寿命预测
1
作者
卫少萌
张江民
+1 位作者
石慧
吴斌
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期4493-4507,共15页
在工业大数据的时代背景下,利用复杂系统中部署的多种传感器获取状态监测数据进行剩余寿命预测,对于保证系统的可靠性与安全性有着重要意义。为了更有效地融合多传感器监测数据,提出一种基于传感器数据融合的相对密度高维核估计剩余寿...
在工业大数据的时代背景下,利用复杂系统中部署的多种传感器获取状态监测数据进行剩余寿命预测,对于保证系统的可靠性与安全性有着重要意义。为了更有效地融合多传感器监测数据,提出一种基于传感器数据融合的相对密度高维核估计剩余寿命预测方法。首先,建立基于多传感器数据融合的非参数高维核估计特征融合模型,并将K近邻相对密度的思想引入高维核估计窗宽的选择中,可以根据数据的稀疏性自适应地选择更合理的窗宽;其次,在剩余寿命预测模型上利用空间映射的方法建立自适应相对密度高维核微分同胚变换方法以解决高维核估计在预测中的边界偏移问题,从而提高剩余寿命预测结果的准确性。最后,分别对航空发动机数据集和齿轮箱数据集进行了实验分析,验证了所提方法的准确性和有效性。
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关键词
剩余寿命预测
高维核估计
特征融合
相对密度
核微分同胚变换
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职称材料
局部显著单元高维聚类算法
被引量：
1
2
作者
宗瑜
李明楚
+1 位作者
徐贯东
张彦春
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期2707-2712,共6页
以等宽或随机宽度网格密度单元为基础的高维聚类算法不能保证复杂数据集中的聚类结果的质量。该文在核密度估计和空间统计理论的基础上,给出一种基于局部显著单元的高维聚类算法来处理复杂数据的高维聚类问题。该方法以局部核密度估计...
以等宽或随机宽度网格密度单元为基础的高维聚类算法不能保证复杂数据集中的聚类结果的质量。该文在核密度估计和空间统计理论的基础上,给出一种基于局部显著单元的高维聚类算法来处理复杂数据的高维聚类问题。该方法以局部核密度估计和空间统计理论为基础定义了局部显著单元结构来捕获局部数据分布;设计了能快速发现覆盖数据分布的局部显著区域的贪婪算法;对具有相同属性子集的局部显著单元执行Single-linkage算法发现其中的聚类结果。实验结果表明,以局部显著单元为基础的高维聚类算法能够发现复杂数据集中隐含的高质量聚类结果。
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关键词
聚类分析
高维聚类算法
核密度估计
局部显著单元
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职称材料
题名
融合多传感器数据的系统相对密度高维核估计剩余寿命预测
1
作者
卫少萌
张江民
石慧
吴斌
机构
太原科技大学电子信息工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期4493-4507,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(72071183)
山西省重点研发计划资助项目(202202100401002,202202090301011,202202150401005)
+2 种基金
山西省自然科基金面上资助项目(20210302123206,202203021211205)
山西省回国留学人员科研资助项目(2021-135)
山西省留学回国人员科技活动择优资助项目(20220029)。
文摘
在工业大数据的时代背景下,利用复杂系统中部署的多种传感器获取状态监测数据进行剩余寿命预测,对于保证系统的可靠性与安全性有着重要意义。为了更有效地融合多传感器监测数据,提出一种基于传感器数据融合的相对密度高维核估计剩余寿命预测方法。首先,建立基于多传感器数据融合的非参数高维核估计特征融合模型,并将K近邻相对密度的思想引入高维核估计窗宽的选择中,可以根据数据的稀疏性自适应地选择更合理的窗宽;其次,在剩余寿命预测模型上利用空间映射的方法建立自适应相对密度高维核微分同胚变换方法以解决高维核估计在预测中的边界偏移问题,从而提高剩余寿命预测结果的准确性。最后,分别对航空发动机数据集和齿轮箱数据集进行了实验分析,验证了所提方法的准确性和有效性。
关键词
剩余寿命预测
高维核估计
特征融合
相对密度
核微分同胚变换
Keywords
remaining
useful
life
prediction
high
-
dimensional
kernel
estimation
feature
fusion
relative
density
kernel
diffeomorphism
transformation
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
局部显著单元高维聚类算法
被引量：
1
2
作者
宗瑜
李明楚
徐贯东
张彦春
机构
大连理工大学软件学院
维多利亚大学信息应用中心
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期2707-2712,共6页
基金
国家自然科学重点基金(90715037)
国家973计划项目(2007CB714205)
+2 种基金
澳大利亚ARC项目(DP0770479)
安徽省教育厅重点项目(KJ2009A54
KJ2010A325)资助课题
文摘
以等宽或随机宽度网格密度单元为基础的高维聚类算法不能保证复杂数据集中的聚类结果的质量。该文在核密度估计和空间统计理论的基础上,给出一种基于局部显著单元的高维聚类算法来处理复杂数据的高维聚类问题。该方法以局部核密度估计和空间统计理论为基础定义了局部显著单元结构来捕获局部数据分布;设计了能快速发现覆盖数据分布的局部显著区域的贪婪算法;对具有相同属性子集的局部显著单元执行Single-linkage算法发现其中的聚类结果。实验结果表明,以局部显著单元为基础的高维聚类算法能够发现复杂数据集中隐含的高质量聚类结果。
关键词
聚类分析
高维聚类算法
核密度估计
局部显著单元
Keywords
Clustering
analysis
high
dimensional
Clustering（HC）
algorithm
kernel
density
estimation
Local
Significant
Unit（LSU）
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合多传感器数据的系统相对密度高维核估计剩余寿命预测
卫少萌
张江民
石慧
吴斌
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
局部显著单元高维聚类算法
宗瑜
李明楚
徐贯东
张彦春
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
1
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
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