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用等距映射(Isomap)算法将信号的特征数据从原始高维空间映射到低维空间,然后融合深度神经网络(DNN)来检测齿轮箱内腔的异常状态。进行了齿轮箱运行至故障的实验研究,经过一系列与原始特征、主成分分析(PCA)和拉普拉斯特征映射(LE)等两种空间转换方法及与隐马尔科夫模型(HMM)和BP神经网络等模型算法的对比分析,所提方法被证明在齿轮箱的异常检测中更加准确有效。