【摘 要】
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针对机械故障数据的高维性和不平衡性,提出基于格拉斯曼流形的多聚类特征选择和迭代近邻过采样的故障分类方法。对采集到的振动信号,提取时域和频域相关特征,利用多聚类特征
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503237);上海市自然科学基金(15ZR1418300);上海市科研计划项目(18020500900)
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针对机械故障数据的高维性和不平衡性,提出基于格拉斯曼流形的多聚类特征选择和迭代近邻过采样的故障分类方法。对采集到的振动信号,提取时域和频域相关特征,利用多聚类特征选择将高维数据以局部流形结构映射到低维特征集合。无标签样本借助迭代近邻过采样以恢复最大平衡性为目标进行样本分类,并对剩余无标签样本进行模糊分类。选取滚动轴承正常、外圈、内圈以及滚动体的故障数据,并与支持向量机、基于图的半监督学习算法进行对比。结果表明,提出的方法能有效识别出少数类故障,并在整体上有显著的分类效果。
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