基于自适应特征选择k子凸包的滚动轴承故障诊断
胡爱孺
吴占涛
杨宇
程军圣
湖南大学机械与运载工程学院,长沙 410082;湖南大学装备服役质量保障湖南省重点实验室,长沙 410082
摘要：滚动轴承故障诊断中往往将特征选择和分类器的设计分别进行研究,从而难以获得满意的分类精度.将特征选择和分类器寻优结合起来,提出了一种自适应特征选择k子凸包(Adaptive Feature Selection K-sub Convex Hull,AFSKCH)的分类模型,从而实现了故障特征自适应选择和分类的一体化.首先,利用凸包距离函数保持数据流形上的局部邻域结构,通过交替构造k子凸包得到特征权值矩阵;其次,采用线性规划接近度方法求解k子凸包距离,利用乘子交替方向法得到自适应特征空间;最后,根据测试点到k子凸包的最小重构距离进行分类.滚动轴承故障振动信号分析结果表明,该方法特征选择性能优于其他特征选择方法,且具有较高的分类精度.
关键词：自适应特征选择邻域嵌入k子凸包滚动轴承故障诊断
分类号：TH165.3(机械制造工艺)
论文发表日期：2024-04-15
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：9( 255-263 )
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