【摘 要】
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为了降低机械设备状态监测和故障诊断的复杂性并提高诊断能力.该学位论文从模式识别的角度出发,结合机器学习领域有关无监督学习的最新研究成果,研究了非线性映射方法曲元分
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为了降低机械设备状态监测和故障诊断的复杂性并提高诊断能力.该学位论文从模式识别的角度出发,结合机器学习领域有关无监督学习的最新研究成果,研究了非线性映射方法曲元分析(Curvilinear Component Analysis,CCA)、自组织特征映射(Self-Organizing Feature Maps, SOFM)网络、非线性了隐变量模型生成拓扑映射(Generative Topographic Mapping,GTM)在特征提取、故障模式识别和状态监测中的应用,旨在为研究机械设备的状态变化与工艺参数、状态信息之间复杂的内在关系,为机械设备故障模式、诊断知识的获取以及设备故障识别、状态监测等提供新方法、新工具,并进一步丰富和发展机械设备状态监测和故障诊断智能化的基础理论,促进智能化诊断的理论与方法实用化.论文从特征提取角度出发,讨论了CCA方法实现非线性降维映射的算法原理、步骤,研究了高维数据的本征维数提取方法,在此基础上提出了基于CCA的设备状态特征提取方法,并用于实测的齿轮故障信号的特征提取,对齿轮正常、点蚀和磨损信号进行了分析,取得了较好的效果.同时,针对CCA的不足,借鉴核方法思想提出了CCA方法的非线性映射改进技术.
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