基于流形学习的涡轮泵海量数据异常识别算法

• 作者: 夏鲁瑞 秦国军 胡茑庆
• 来源期刊: 航空动力学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 涡轮泵 异常识别 流形学习 扩散映射 海量数据
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 火箭发动机
• 页码范围: 698-703
• 分类号: V434+.21
• 语种: 中文

摘要

为了获取海量试车数据中的信息以分析涡轮泵的健康状态,提出一种基于流形学习的海量数据异常识别算法.该算法将反映涡轮泵状态的振动数据重构到高维空间中,利用扩散映射方法直接对其进行学习,提取出数据内在的低维流形特征,以可视化的方式直观地识别出涡轮泵数据中的异常状态.仿真与试车数据验证结果表明了所提算法的可行性和有效性.该算法克服了传统方法解决非线性问题不足的缺点,为试车后涡轮泵的健康分析提供了一条新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡茑庆	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	31	548	13.0	23.0
2	秦国军	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	15	221	5.0	14.0
3	夏鲁瑞	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	7	32	4.0	5.0