【摘 要】
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为了更有效地评估滚动轴承性能退化程度,提出了基于流形空间主曲线相似度的状态评估方法。首先,结合轴承振动信号自身特点,进行高维特征提取,利用流形学习算法拉普拉斯特征映
【机 构】
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重庆大学机械传动国家重点实验室,中国石油西南油气田分公司重庆气矿工艺研究所,中国工程物理研究院化工材料研究所
【基金项目】
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国防基础科研重点资助项目(JCKY2016209B008),重庆市人工智能技术创新重大主题专项重点资助项目(cstc2017rgzn-zdyfx0007).
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为了更有效地评估滚动轴承性能退化程度,提出了基于流形空间主曲线相似度的状态评估方法。首先,结合轴承振动信号自身特点,进行高维特征提取,利用流形学习算法拉普拉斯特征映射(Laplacian eigenmaps,简称LE)将原高维特征空间转换至低维空间;其次,利用软-K主曲线算法提取样本主曲线;最后,结合离散Frechet距离做出状态评估曲线。通过滚动轴承全寿命实验进行对比分析,所提方法相对隐马尔科夫链模型(hidden Markov model,简称HMM)、深度信念网络(deep belief netwo
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