基于正则化核最大边界投影维数约简的滚动轴承故障诊断

doi:10.13465/j.cnki.jvs.2017.14.016

CORC > 兰州理工大学 > 兰州理工大学

	基于正则化核最大边界投影维数约简的滚动轴承故障诊断
	赵孝礼; 赵荣珍; 孙业北; 何敬举
刊名	振动与冲击
	2017-07-28
卷号	36 期号:2017年14期页码:104-110
关键词	故障诊断正则化核最大边界投影核极限学习机分类器维数约简
ISSN号	ISSN：1000-3835
DOI	10.13465/j.cnki.jvs.2017.14.016
英文摘要	针对旋转机械故障诊断中故障样本获取困难的现状,提出一种基于正则化核最大边界投影(Regularized Kernel Maximum Margin Projection,RKMMP)维数约简的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用RKMMP对小样本、少标记信息的混合故障样本集进行训练降维,然后将降维后的低维敏感特征子集输入到核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KLEM)分类器中进行故障识别。上述方法的特点是所提出的RKMMP能充分利用少量标记样本信息与大量无标记样本的故障信息,避免过学习的缺陷,同时通过添加正则化项克服小样本问题。滚动轴承故障模拟实验表明:该方法结合了RKMMP在维数约简和KLEM在模式识别上的优势,在一定程度上能提升故障诊断的泛化能力与识别精度。该研究可为解决好故障诊断中样本获取困难的问题,提供理论参考依据。
URL标识	查看原文
WOS研究方向	Automation & Control Systems
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6035379
状态	已发表
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/3615]
专题	兰州理工大学
作者单位	兰州理工大学机电工程学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	赵孝礼,赵荣珍,孙业北,等. 基于正则化核最大边界投影维数约简的滚动轴承故障诊断[J]. 振动与冲击,2017,36(2017年14期):104-110.
APA	赵孝礼,赵荣珍,孙业北,&何敬举.(2017).基于正则化核最大边界投影维数约简的滚动轴承故障诊断.振动与冲击,36(2017年14期),104-110.
MLA	赵孝礼,et al."基于正则化核最大边界投影维数约简的滚动轴承故障诊断".振动与冲击 36.2017年14期(2017):104-110.