基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法

摘要：

针对转子故障特征数据集降维问题,提出一种基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法——Schur-ONPE降维方法.该方法首先应用小波包分解提取不同频带内的能量以组成故障特征值集合,然后运用Schur分解和ONPE算法将高维特征集向低维投影,使降维后类内散度最小化及类间分离度最大化,最后将降维后得到的低维特征集输入K近邻分类器进行模式识别.通过双跨转子试验台的故障特征数据集进行验证,结果表明该方法能够有效地解决转子故障特征集的降维问题.

关键词：故障诊断、数据降维、Schur分解、正交邻域保持嵌入算法

所属期刊栏目：28

分类号：TH165;TP18

资助基金：国家自然科学基金资助项目51675253

在线出版日期：2018-03-02（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：2552-2556