基于邻域自适应LLTSA维数约简的故障诊断方法研究
徐琼燕
吴印华
1.九江职业技术学院电气工程学院,九江,3320072.九江职业技术学院电气工程学院,九江,332007
摘要：针对线性局部切空间排列(LLTSA)在进行故障特征降维时邻域大小难以确定的问题,提出了基于邻域自适应线性局部切空间排列(NA-LLTSA)维数约简的故障诊断方法.即首先从机械振动信号中全面提取出高维的混合故障特征集;其次采用基于Parzen窗概率密度的邻域自适应线性局部切空间排列进行维数约简,获得低维特征;最后通过支持向量机(SVM)来建立低维特征与故障类别的对应关系,实现故障诊断.NA-LLTSA维数约简增强了故障特征的辨识能力,而SVM优异的模式识别能力能够进一步提高故障诊断精度.滚动轴承的故障诊断实例验证了所提故障诊断方法的有效性.
关键词：故障诊断维数约简邻域自适应线性局部切空间排列支持向量机
分类号：TH165.3(机械制造工艺)
资助基金：江西省教改项目基金资助(JXJG-14-45-3)The project supported by the Educational Reform Project in Jiangxi Province (JXJG-14-45-3)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 27-32 )
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