基于贝叶斯最优核判别分析的机械故障诊断

摘要：

针对在该方法中,用核判别分析到机械故障诊断时核参数选取困难的问题,提出了一种基于贝叶斯最优核判别分析的机械故障诊断方法.首先采用梯度下降法优化同方差性准则确定最优核参数;然后采用最优核参数使用核判别分析将原始样本投影到一个最优子空间,在该子空间中各类样本具有最佳判别性;最后基于投影后的样本使用最近邻方法进行故障分类.将该方法应用于滚动轴承故障诊断,并与相关方法的诊断结果进行了比较,实验结果表明:该方法可获得与支持向量机同样的诊断正确率,并实现了最优核参数的自动选择.

关键词：故障诊断、滚动轴承、判别分析、核优化、支持向量机

所属期刊栏目：31

分类号：TP206.3;TH17(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61179057

在线出版日期：2012-11-01（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：26-30