【摘 要】
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针对局部保持映射(LPP)应用于故障诊断存在识别精度不高的问题,提出了基于无参数监督核局部保持映射(NPSKLPP)降维的故障诊断新方法。NPSKLPP采用对离群数据更为鲁棒得余弦距
【基金项目】
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广东省特色创新类项目(自然科学)(2017GKTSCX050)资助
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针对局部保持映射(LPP)应用于故障诊断存在识别精度不高的问题,提出了基于无参数监督核局部保持映射(NPSKLPP)降维的故障诊断新方法。NPSKLPP采用对离群数据更为鲁棒得余弦距离对LPP中的欧氏距离进行替换,并融入样本标签信息构造无参数近邻图,利用核方法将提取的高维故障特征映射到一个高维线性空间再进行降维,避免了相似矩阵计算过程中人为选择参数的问题,能够获得更有效的低维流形。齿轮故障诊断结果表明,该方法是有效的。
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