基于半监督邻域自适应LLTSA算法的故障诊断

摘要：

为了有效利用振动信号进行故障诊断,提出了一种基于半监督邻域自适应线性局部切空间排列(SSNA-LLTSA)算法的故障诊断方法.从多域提取振动信号的混合特征,构建原始高维特征集.利用半监督邻域自适应线性局部切空间排列算法对原始特征集进行维数约简,提取出辨识性较高的敏感特征子集.将得到的低维特征输入SVM分类器进行识别,判断故障类型.液压泵故障诊断实验结果表明,该算法克服了LLTSA无监督和使用全局统一邻域参数的不足,可更有效地寻找数据的低维本质流形,提高了识别准确率,具有一定优势.

关键词：故障诊断、维数约简、半监督、邻域自适应、LLTSA

所属期刊栏目：36

分类号：TH113.1;TN911.7

资助基金：河北省自然科学基金E2016506003

在线出版日期：2017-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：189-194,237