基于Self-Weight与t-SNE的滚动轴承故障诊断

摘要：

针对滚动轴承故障信号非线性、故障特征种类繁多难以准确分类的问题,提出了一种Self-Weigh与t-SNE相结合的解决方法.先用WPT完成对原始故障信号的处理及特征的提取,然后采用Self-Weigh评估每个特征的敏感程度,获取最优特征;再对这些最优特征通过t-SNE进行降维可视化处理,获取低维敏感特征,并将其作为AP传播聚类的输入,从而实现故障类型100％正确识别.采用机械综合模拟实验平台的轴承数据加以验证,并与采用t-SNE、Self-Weigh+PCA方法进行对比,结果体现了所提方法的优势.

关键词：自权重、t分布随机近邻嵌入、滚动轴承、故障诊断、特征提取

所属期刊栏目：42

分类号：TH133.33

资助基金：国家自然科学基金;广西自然科学基金项目;广西科技基地和人才专项;广西区研究生创新项目

在线出版日期：2023-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：463-467