基于核判别分析的特征约简方法在故障诊断中的应用

• 作者: 周宇 王志阳 肖文斌 陈进
• 来源期刊: 矿山机械
• 学科: 工学
• 关键词: 核判别分析 特征约简 K均值聚类 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 通用
• 页码范围: 96-100
• 页数: 5页
• 分类号: TP206.3|TH165.3
• 语种: 中文

摘要

针对故障诊断中传统的线性多变量统计分析方法不能解决线性不可分问题,提出了一种基于核判别分析的非线性特征约简方法。在核判别分析中,核函数决定了其非线性映射的能力;为此,提出了一种基于K均值聚类的核函数参数优化方案,并将该方法应用于滚动轴承的故障诊断中。结果表明,与主成分分析及线性判别分析相比,核判别分析能够更有效地区分轴承的4种状态,适用于故障诊断中的非线性特征约简。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈进		109	1353	21.0	33.0
2	周宇		18	83	6.0	9.0
3	肖文斌		11	26	2.0	5.0
4	王志阳		9	4	1.0	2.0