基于有监督核函数主元分析的故障状态识别

• 作者: 刘冠军 王新峰 邱静
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 核函数主元分析(KPCA) 有监督核函数主元分析(SKPCA) 特征提取 非线性特征 状态识别
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 故障诊断
• 页码范围: 200-203
• 页数: 4页
• 分类号: TH163|TP18
• 字数: 3071字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2005.02.017

摘要

介绍一种有监督核函数主元分析算法(Supervised Kernel Principal Component Analysjs,SKPCA),通过将样本类内差和类间差融入总体方差中,从而达到更好的分类目的.在齿轮故障诊断实验中,采用SKPCA提取故障信号的非线性特征,实验结果表明SKPCA相比KPCA前两个主元贡献更为集中,故障识别结果更为理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新峰	湖南长沙国防科技大学机电工程研究所	1	20	1.0	1.0
2	邱静	湖南长沙国防科技大学机电工程研究所	1	20	1.0	1.0
3	刘冠军	湖南长沙国防科技大学机电工程研究所	1	20	1.0	1.0