【摘 要】
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根据滚动轴承故障振动信号特点,提出了一种基于低秩鉴别投影的轴承故障特征提取方法。由时域指标和小波频带能量组成高维特征空间,通过低秩鉴别投影方法对训练样本数据进行特
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51365017);江西省自然科学基金项目(20132BAB203020);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ13430)
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根据滚动轴承故障振动信号特点,提出了一种基于低秩鉴别投影的轴承故障特征提取方法。由时域指标和小波频带能量组成高维特征空间,通过低秩鉴别投影方法对训练样本数据进行特征提取求出低维嵌入矩阵。为了寻找低秩鉴别投影算法在实例中的最优参数,利用网格搜索法寻参,同时将测试样本经低维嵌入矩阵转化后得到的特征向量输入到稀疏表示分类器中进行故障识别,以最高故障识别率对应的参数为最优参数。试验表明该方法有效、可行。
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