基于LS和MTS的两阶段滚动轴承故障特征选择方法

摘要：

滚动轴承故障预测和健康管理(PHM)方法可以提取大量的故障特征数据,这些数据虽然有很大的潜在价值,但也存在高维、高冗余性的特点,难以直接分析和利用.因此,针对轴承故障特征数据的特点,以去除数据冗余性、筛选敏感特征为目的,提出两阶段特征选择算法.该方法的第1阶段采用拉普拉斯得分(LS)对原始特征按局部保持能力进行排序,利用互信息聚类算法删除特征集中的冗余特征.第2阶段采用多变量模式识别中的马田系统(MTS)方法对剩余特征进行综合评价,挖掘对故障分类更有效的特征.轴承退化仿真试验数据验证结果表明,提出的两阶段特征选择算法可以有效地去除冗余度、提高故障监测准确率,可以有效的运用到滚动轴承的初期故障检测中.

关键词：特征选择、拉普拉斯得分、互信息、马田系统、故障检测

所属期刊栏目：34

分类号：TH133;TN911

在线出版日期：2020-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：186-193