基于LLE算法和SVM的旋转机械故障诊断

• 作者: 刘兴华 熊德杨 苏盈盈 马飞
• 来源期刊: 重庆电力高等专科学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 局部线性嵌入 SVM 旋转机械 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 动力工程技术
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP206.3
• 字数: 3507字
• 语种: 中文

摘要

利用LLE(Locally Linear Embedding)算法对众多的观测变量进行降维,再利用支持向量分类器SVM(Support Vector Machine)方法对降维后的变量数据集进行故障诊断.通过算例仿真表明,旋转机械故障的23维变量因素可降到14维,同时得到的诊断结果中,训练集的正确率为94.8％,测试集的正确率为100％.结果表明基于LLE算法和SVM的旋转机械故障诊断的模型精度有效.其既降低了模型的复杂度,又不影响故障诊断模型的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏盈盈	重庆科技学院电气与信息工程学院	50	147	6.0	9.0
3	马飞		9	17	2.0	3.0
4	刘兴华	重庆科技学院电气与信息工程学院	22	27	3.0	4.0
7	熊德杨	重庆科技学院电气与信息工程学院	1	2	1.0	1.0