一种基于小波包样本熵和流形学习的故障特征提取模型

摘要：

针对机械故障信号的非线性、故障征兆的多样性和复杂性等诊断问题,提出了一种基于小波包样本熵和流形学习的故障特征提取模型.该模型首先利用小波包的分解和重构,计算重构细节信号的样本熵,初步提取滚动轴承故障特征,然后利用流形学习法对初步的样本熵故障特征进行进一步的提取,在保留故障特征的整体几何结构信息的同时降低了特征数据的复杂度,增强了故障模式识别的分类性能.最后通过支持向量机对该模型提取的特征进行分类,通过比较初提取特征和再提取特征分类效果来验证该模型的优越性.

关键词：小波包、样本熵、流形学习、特征提取、支持向量机

所属期刊栏目：33

分类号：TH165

资助基金：广东省教育厅育苗工程自然科学2013LYM-0052;广东省高等学校优秀青年教师培养计划Yq2013110

在线出版日期：2014-08-21（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：1-5