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10.3969/j.issn.1001-3881.2013.17.050

一种改进鲁棒KPCA算法及其在齿轮泵故障诊断中的应用

引用
核主元分析(KPCA)是一种有效的非线性特征提取方法,但其缺点是对样本中的野点比较敏感。为了消除野点对KPCA算法的影响,介绍一种鲁棒KPCA算法,通过修改特征空间中映射样本的最小重构误差表达式,并预先定义训练样本集中的野点数目,实现了在特征空间剔除野点的目的。将改进后的鲁棒KPCA算法应用于齿轮泵故障特征提取,试验结果表明:该算法的抗噪性比经典KPCA算法明显增强,能有效区分齿轮泵的不同故障模式。

鲁棒核主元分析、野点、齿轮泵、故障诊断

TP273+.5(自动化技术及设备)

总装备部重点国防预研项目403040102;国家自然科学基金青年科学基金项目61201449

2013-10-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

171-175

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机床与液压

1001-3881

44-1259/TH

2013,(17)

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