基于LLE算法和SVM的旋转机械故障诊断

摘要：

利用LLE(Locally Linear Embedding)算法对众多的观测变量进行降维,再利用支持向量分类器SVM(Support Vector Machine)方法对降维后的变量数据集进行故障诊断.通过算例仿真表明,旋转机械故障的23维变量因素可降到14维,同时得到的诊断结果中,训练集的正确率为94.8％,测试集的正确率为100％.结果表明基于LLE算法和SVM的旋转机械故障诊断的模型精度有效.其既降低了模型的复杂度,又不影响故障诊断模型的精度.

关键词：局部线性嵌入、SVM、旋转机械、故障诊断

所属期刊栏目：18

分类号：TP206.3(自动化技术及设备)

资助基金：重庆市自然科学基金项目项目编号cstc2012jjA40026;重庆科技学院校内重点科研基金项目项目编号CK2011Z01

在线出版日期：2014-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：63-66