增量式监督局部切空间排列算法及齿轮箱故障诊断实验验证

摘要：

针对局部切空间排列算法面临的无法利用样本标签信息和不能高效处理增量式维数约简问题,提出一种新的增量式监督局部切空间排列算法(Incremental Supervised Local Tangent Space Alignment,ISLTSA).为充分利用训练样本标签信息,在LTSA算法的基础上加入散度矩阵,构造新的最小目标函数,使得高维样本的低维嵌入坐标同类聚集、异类分离.对于新增样本可能影响部分训练样本局部邻域,更新全局坐标矩阵,获取训练样本低维坐标和新增样本低维坐标,并作为初值进行特征值迭代实现所有样本全局坐标的更新.结合支持向量机分类算法,将ISLTSA算法应用于齿轮箱的故障状态识别,实验分析验证了该方法的监督学习能力,可提高故障状态识别率,并具备增量学习能力,可降低维数约简方法的复杂度.

关键词：增量式学习、监督局部切空间排列、故障诊断、支持向量机

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61573364,61640308

在线出版日期：2018-12-20（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：105-110,129