基于LLE和LSSVM的滚动轴承故障诊断

• 作者: 李冕 李力 陈法法
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 局部线性嵌入(LLE) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 滚动轴承故障 诊断
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 308-310
• 页数: 3页
• 分类号: TH133.3
• 字数: 2793字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.201507126

摘要

针对滚动轴承故障特征混叠难以有效区分的问题,提出基于局部线性嵌入(LLE)与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合的故障诊断方法.在由振动信号时域和频域统计指标构造的多维特征空间中,通过LLE算法对多维特征空间进行非线性降维处理,得到初始低维流形结构.将低维流形结构导入LSSVM中进行学习训练与故障辨识.应用于滚动轴承故障分析表明,该方法不仅对高维复杂的非线性故障特征具有良好的降维性能,而且故障识别率较之传统方法有明显提高,能够有效识别出高维特征空间的非线性故障特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李力	三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室	100	483	11.0	17.0
2	陈法法	三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室	28	85	5.0	8.0
3	李冕	三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室	4	10	2.0	3.0