基于近邻元分析的滚动轴承故障诊断方法

摘要：

提出基于近邻元分析（Neighborhood Component Analysis，NCA）的滚动轴承故障诊断模型。利用 NCA 技术对滚动轴承信号的时、频域特征向量降维，并对降维后向量分类，成功区分滚动轴承四种状态。通过 Fisher 判别函数定量分析目标维数对 NCA 降维效果影响，确定最佳特征约简目标维数。为突出 NCA 方法优势，将 NCA 与 PCA（Principle Component Analysis）两种不同降维方法进行对比。实验结果表明，NCA 作为监督式降维方法，其聚类效果好于 PCA。

关键词：近邻元分析、特征约简、滚动轴承、故障诊断

分类号：TH212;TH213.3(起重机械与运输机械)

资助基金：自然基金重点项目51035007；面上项目51175329

在线出版日期：2015-01-21（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：138-142