基于流形学习与一类支持向量机的滚动轴承早期故障识别方法

• 作者: 刘丽娟 郝腾飞 陈果
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 流形学习 一类支持向量机 轴承 故障识别 拉普拉斯特征映射
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 628-633
• 页数: 6页
• 分类号: V263.6|TP277
• 字数: 4848字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2013.05.013

摘要

提出了一种基于流形学习与一类支持向量机的轴承早期故障识别方法.首先提取轴承信号的时域参数构成原始特征样本空间；然后采用基于拉普拉斯特征映射算法(Laplacian eigenmap,LE)的流形学习方法对特征样本进行特征压缩,提取出敏感的故障特征；最后采用一类支持向量机对各状态实现分类识别.利用实测的滚动轴承故障数据对算法进行了验证,并将LE方法与主成分分析(PCA)方法进行了比较,结果证明该方法可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈果		178	3333	32.0	49.0
2	刘丽娟		4	30	3.0	4.0
3	郝腾飞		7	70	5.0	7.0