Lanzhou University of Technology Institutional Repository （LUT_IR）
| 基于一种流形学习新算法的转子故障数据集降维研究 | |
| 王冠超; 赵荣珍; 张维强 | |
| 2015-09-08 | |
| Source Publication | 机械设计与制造
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| ISSN | ISSN：1001-3997 |
| Issue | 2015年09期Pages:201-203+207 |
| Abstract | 针对旋转机械的转子故障诊断中原始特征多、难以有效提取振动信号非线性特性的问题,提出一种结合已知故障类别信息进行流形学习降维的新算法—监督邻域保持多项式嵌入(Supervised Neighborhood Preserving Polynomial Embedding,S-NPPE)。利用样本点的故障类别信息,改进转子故障特征数据集中样本点间的欧式距离,重新构造样本点邻接图,再对数据集进行非线性降维处理。先介绍流形学习降维理论,然后给出重构邻接图以及S-NPPE算法的基本步骤,结合转子试验台的不同状态下的振动信号,探讨其在转子故障数据集降维中的应用。 |
| Keyword | 维数约简 故障数据集 流形学习 加权欧式距离 转子试验台 |
| DOI | 10.19356/j.cnki.1001-3997.2015.09.053 |
| URL | 查看原文 |
| Indexed By | CNKI |
| Language | 中文 |
| Citation statistics | none
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| Document Type | 期刊论文 |
| Identifier | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/6775 |
| Collection | 兰州理工大学 |
| Affiliation | 兰州理工大学机电工程学院 |
| First Author Affilication | Coll Mechanoelect Engn |
| First Signature Affilication | Coll Mechanoelect Engn |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 王冠超,赵荣珍,张维强. 基于一种流形学习新算法的转子故障数据集降维研究[J]. 机械设计与制造,2015(2015年09期):201-203+207. |
| APA | 王冠超,赵荣珍,&张维强.(2015).基于一种流形学习新算法的转子故障数据集降维研究.机械设计与制造(2015年09期),201-203+207. |
| MLA | 王冠超,et al."基于一种流形学习新算法的转子故障数据集降维研究".机械设计与制造 .2015年09期(2015):201-203+207. |
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| File Name/Size | DocType | Version | Access | License | ||
| 基于一种流形学习新算法的转子故障数据集降（585KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | View Download | |
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