机械设计与研究 ›› 2017, Vol. 33 ›› Issue (05): 110-114.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a4400
陈保家;朱晨希;刘浩涛;聂凯;
发布日期:2020-07-26
Published:2020-07-26
摘要： 针对滚动轴承高维故障特征集识别精度低的问题,提出基于线性局部切空间排列(Linear Local Tangent Space Alignment,LLTSA)算法的维数约简故障诊断模型。首先结合小波包分解、时域、频域及时频域统计方法构造全面表征轴承不同故障特性的混合域特征集,通过敏感度的特征选取方法,从混合特征集中选取轴承故障的敏感特征集,再利用LLTSA算法将高维敏感特征集约简为故障区分度更好的低维特征矢量,并用模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行故障模式识别,本研究方法能够突出不同特征对分类的贡献率,强化敏感特征,弱化不相关特征,提升了分类精度。最后用深沟球轴承不同部位故障诊断实例验证该模型的有效性。
陈保家;朱晨希;刘浩涛;聂凯;. 基于LLTSA算法维数约简的滚动轴承故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2017, 33(05): 110-114.
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