基于能量耗损的故障诊断信号分析方法

• 作者: 肖海兵 葛爽 谢小鹏 黄博
• 来源期刊: 润滑与密封
• 学科: 工学
• 关键词: 流形学习 扩散映射 能量耗损 支持向量机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 页码范围: 7-10
• 分类号: TP206.3
• 字数: 3009字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-0150.2012.08.002

摘要

针对能量耗损的故障诊断方法,提出一种基于流形学采集的能量数据重构到高维空间中,利用扩散映射(Diffusion Maps)的方法提取高维能量信号中的低维流形特征,然后利用支持向量机(SVM)对提取的低维流形特征进行分类,并用分类的准确率作为算法有效性的衡量指标;同时,利用局部切空间排列(LTSA)方法对能量信号进行分析,以比较2种算法对能量信号特征的提取能力.结果表明,基于扩散映射的方法具有更好的低维特征提取效果,从而证明了该算法对于能量耗损信号分析的有效性,为实现基于能量耗损的故障诊断奠定了基础.习与支持向量机的能量耗损信号分析算法.该算法将

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢小鹏	华南理工大学汽车摩擦学与故障诊断研究所	119	716	14.0	20.0
2	肖海兵	华南理工大学汽车摩擦学与故障诊断研究所	5	25	4.0	5.0
3	黄博	华南理工大学汽车摩擦学与故障诊断研究所	4	14	3.0	3.0
4	葛爽	华南理工大学汽车摩擦学与故障诊断研究所	4	77	3.0	4.0