【摘 要】
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针对1维非负矩阵分解技术对2维矩阵特征降维时,会产生数据量巨大、计算效率低下和丢失原始数据结构信息的问题,引入2维非负矩阵分解技术。通过S变换得到振动信号的时频图像,
【机 构】
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中国人民解放军32382部队,陆军工程大学石家庄校区导弹工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(51205405)
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针对1维非负矩阵分解技术对2维矩阵特征降维时,会产生数据量巨大、计算效率低下和丢失原始数据结构信息的问题,引入2维非负矩阵分解技术。通过S变换得到振动信号的时频图像,用1DNMF和2DNMF分别压缩时频图像,对压缩后的图像信息进行分类,对柴油机在8种状态下的振动信号进行采集,并采用最近邻分类器、朴素贝叶斯分类器和支持向量机分类器进行实验对比。结果表明,2维非负矩阵分解技术比原始的1维技术计算效率更高,故障诊断更精准。
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