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摘要:
针对转子故障特征数据集降维问题,提出一种基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法——Schur-ONPE降维方法.该方法首先应用小波包分解提取不同频带内的能量以组成故障特征值集合,然后运用Schur分解和ONPE算法将高维特征集向低维投影,使降维后类内散度最小化及类间分离度最大化,最后将降维后得到的低维特征集输入K近邻分类器进行模式识别.通过双跨转子试验台的故障特征数据集进行验证,结果表明该方法能够有效地解决转子故障特征集的降维问题.
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文献信息
篇名 基于Schur分解和正交邻域保持嵌入算法的故障数据集降维方法
来源期刊 中国机械工程 学科 工学
关键词 故障诊断 数据降维 Schur分解 正交邻域保持嵌入算法
年,卷(期) 2017,(21) 所属期刊栏目 机械基础工程
研究方向 页码范围 2552-2556
页数 5页 分类号 TH165|TP18
字数 4231字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-132X.2017.21.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵荣珍 兰州理工大学机电工程学院 117 796 16.0 23.0
2 王雪冬 兰州理工大学机电工程学院 5 12 2.0 3.0
3 刘韵佳 兰州理工大学机电工程学院 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
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故障诊断
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Schur分解
正交邻域保持嵌入算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国机械工程
半月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市湖北工业大学772信箱
38-10
1973
chi
出版文献量(篇)
13171
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15
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206238
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