集成KPCA与t‑SNE的滚动轴承故障特征提取方法

来源 :振动工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：chenbenxia

【摘要】

：

针对滚动轴承原始数据集包含高维非敏感特征的问题,提出一种集成核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)与t‑分布随机邻域嵌入(t‑distributed Stochastic

【作者】

：

王望望邓林峰赵荣珍吴耀春

【机构】

：

兰州理工大学机电工程学院

【出处】

：

振动工程学报

【发表日期】

：

2021年2期

【关键词】

：

故障诊断滚动轴承故障特征提取核主成分分析 t‑分布随机邻域嵌入 k‑近邻分类器 fault diagnosis rolling bearing

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(51675253),中国博士后科学基金资助项目(2016M592857),甘肃省自然科学基金资助项目(1610RJZA004),兰州理工大学红柳一流学科建设项目

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针对滚动轴承原始数据集包含高维非敏感特征的问题,提出一种集成核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)与t‑分布随机邻域嵌入(t‑distributed Stochastic Neighbor Embedding,t‑SNE)的滚动轴承故障低维敏感特征提取方法。该方法先计算滚动轴承原始振动信号的时域、频域以及时频域特征,构建初始高维特征数据集。利用KPCA降低高维数据集的相关性,在最大化高维数据全局特征方差的目标下,提取出非线性特征子集。通过t‑SNE

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