论文部分内容阅读
轴心轨迹图可以直观、形象地表达出设备的运行状况，但目前大部分对轴心轨迹的自动识别都需要选择和提取特征。本文提出使用稀疏性非负矩阵分解(Sparse Non-negativeMatrix Factorization，SNMF)和支持向量机对轴心轨迹图进行识别进而判断机器运行状态的方法，避免了特征选择和提取。
该方法大大减少了支持向量机自动识别的计算复杂度，并有效地提高了识别精度。此外，本文对影响识别率的SNMF的各参数进行了讨论。实验结果表明，该方法对轴心轨迹图的识别十分有效。