归一Laplacian矩阵有监督最优局部保持映射故障辨识

摘要：

针对现有旋转机械故障诊断模式难以实现自动化、高精度和通用性相统一的问题,提出基于归一化Laplacian矩阵有监督最优局部保持映射(Normalized Laplacian-based supervised optimal locality preserving projection,NL-SOLPP)维数化简的故障辨识方法.首先构造全面表征不同故障特性的时频域特征集,再利用NL-SOLPP将高维时频域特征集自动约简为区分度更好的低维特征矢量,并输入到Shannon小波支持向量机中进行故障模式辨识.时频域特征融合可实现对旋转机械不同部位、不同类型、不同程度故障的全面挖掘;NL-SOLPP结合流形局部结构和类标签来设计相似加权矩阵,并使输出基向量统计不相关和相互正交,提高了故障辨识精度.深沟球轴承故障诊断实例验证了该方法的有效性.

关键词： 旋转机械 故障诊断 监督最优局部保持映射 维数化简 时频域特征集

作者: 李锋 汤宝平

作者单位: 四川大学制造科学与工程学院 成都 610065 重庆大学机械传动国家重点实验室 重庆 400030

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国高校机械工程测试技术研究会、中国振动工程学会动态测试专业委员会2012年代表大会暨学术年会

会议地点: 鞍山

会议语种:中文

页码: 1-7

在线出版日期: 2012-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）