高斯过程隐变量模型与多类最优边际分配机在故障诊断中的应用

来源 :机械科学与技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xiaodaoluan

【摘要】

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轴承的振动信号特征与运行状态之间具有较强的非线性关系,导致在对轴承运行状态特征提取时,选取的高维特征间存在冗余性,因此产生故障诊断模型性能退化的问题。为此提出一种

【作者】

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高阳范玉刚张朝林

【机构】

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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心

【出处】

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机械科学与技术

【发表日期】

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2019年10期

【关键词】

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GPLVM mcODM CEEMD 维数约简故障诊断 GPLVM mcODM CEEMD dimension reduction fault diagnosi

【基金项目】

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国家自然科学基金项目(61741310)资助.

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轴承的振动信号特征与运行状态之间具有较强的非线性关系,导致在对轴承运行状态特征提取时,选取的高维特征间存在冗余性,因此产生故障诊断模型性能退化的问题。为此提出一种高斯过程隐变量模型(Gaussian process latent variable model,GPLVM)与多类最优边际分配机(Multi-class optimal margin distribution machine,mcODM)相结合的故障诊断方法。该方法首先对振动信号进行完备总体经验模态分解(Complementary ensemb

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