【摘 要】
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滚动轴承振动信号的特征之间往往并非相互独立,使得高维融合特征存在大量冗余信息,降低故障分类精度。为此,研究基于高斯过程隐变量模型(Gauss process latent variables mod
【机 构】
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重庆大学机械传动国家重点实验室机械工程学院,中国石油西南油气田分公司重庆气矿
【基金项目】
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重庆市重大主题专项重点研发资助项目(cstc2018jszx-cyztzxX0032)
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滚动轴承振动信号的特征之间往往并非相互独立,使得高维融合特征存在大量冗余信息,降低故障分类精度。为此,研究基于高斯过程隐变量模型(Gauss process latent variables model,GP-LVM)与K-最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)相结合的轴承故障识别方法。首先,提取振动信号的小波包能量,构建融合特征矩阵;然后,利用GP-LVM提取其隐变量;最后,利用K-最近邻分类算法进行故障识别。实例结果表明,对于不同健康状态下的滚动轴承振动信号,所提方法能有效减少其特征间
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