检索结果-南通市图书馆

机械工程学报 2014年第18期50卷 7-13页

作者：苏祖强汤宝平刘自然秦毅重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400030 河南工业大学机电工程学院郑州450007

针对有标记故障样本不足和故障特征集维数过高的问题,提出基于正交半监督局部Fisher判别分析(Orthogonal semi-supervised local Fisher discriminant analysis,OSELF)的故障诊断方法。所提出的OSELF能够充分地利用蕴含于无标记故障样... 详细信息

针对有标记故障样本不足和故障特征集维数过高的问题,提出基于正交半监督局部Fisher判别分析(Orthogonal semi-supervised local Fisher discriminant analysis,OSELF)的故障诊断方法。所提出的OSELF能够充分地利用蕴含于无标记故障样本中的故障信息,避免了因有标记故障样本不足引起的过学习问题,同时采用正交迭代方式求解最优正交映射矩阵,克服现有方法无法得到正交映射矩阵的不足。正交映射矩阵的基矢量统计不相关,可有效地提高所得低维特征矢量的可辨识性。通过正交映射矩阵对故障样本集和新增样本进行维数约简,并将维数约简的结果输入粗糙优化k最近邻分类器(Coarse to fine k nearest neighbor classifier,CFkNNC)进行学习训练和故障识别。所提方法集成了OSELF在维数约简和CFkNNC在模式识别的优势,有效地提高了故障诊断的精度。通过齿轮箱故障模拟试验验证了该方法的有效性。

关键词：故障诊断维数约简正交半监督局部Fisher判别分析粗糙优化k最近邻分类器

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