增量LTSA算法在转子故障数据集降维中的应用

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	增量LTSA算法在转子故障数据集降维中的应用
	胡常安 1; 袁德强 2; 王彭 1; 杜文波 1
刊名	噪声与振动控制
	2015-02-18
卷号	35 期号:2015年01期页码:230-234
关键词	振动与波故障诊断人工智能理论转子局部切空间排列算法
ISSN号	ISSN：1006-1355
英文摘要	针对传统流形学习算法不具有增量学习能力;故难以处理新增数据与大规模海量数据集的问题,由此,提出一种用于机械转子故障数据集降维的增量局部切空间的排列算法(ILTSA)。该算法首先采用局部切空间排列算法对原始训练样本进行降维处理,获得其低维流形结构,然后通过增量学习算法对新增样本进行处理。得到所有数据的低维嵌入坐标,最后通过转子故障数据集验证了该方法的有效性,取得了良好的分类效果,有利于实时动态故障监测与诊断。
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WOS研究方向	Acoustics
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:5374278
状态	已发表
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/7628]
专题	兰州理工大学
作者单位	1.中国测试技术研究院, 成都, 四川 610021, 中国 2.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	胡常安,袁德强,王彭,等. 增量LTSA算法在转子故障数据集降维中的应用[J]. 噪声与振动控制,2015,35(2015年01期):230-234.
APA	胡常安,袁德强,王彭,&杜文波.(2015).增量LTSA算法在转子故障数据集降维中的应用.噪声与振动控制,35(2015年01期),230-234.
MLA	胡常安,et al."增量LTSA算法在转子故障数据集降维中的应用".噪声与振动控制 35.2015年01期(2015):230-234.