带标志点的LTSA算法及其在轴承故障诊断中的应用

针对非监督式流形学习算法面临的增量式学习问题,提出一种带标志点的增量式局部切空间排列算法.该方法在局部切空间排列算法的基础上,利用最小角度回归算法从原始训练样本中选取标志点,以选取的标志点和新增样本建立所有样本的全局坐标矩阵,利用原始样本低维嵌入坐标和全局坐标矩阵对新增样本的低维嵌入坐标进行估计,并采用全局坐标矩阵特征值迭代方法更新所有样本的低维嵌入坐标.滚动轴承4种不同状态振动数据样本的增量式识别结果表明,本方法在实现局部切空间排列算法增量式学习的基础上,保持了对滚动轴承不同状态样本较高的类别可分性测度.     

基于流形学习和K-最近邻分类器的旋转机械故障诊断方法

针对旋转机械故障诊断需人工干预、精度低、故障样本难以获取等问题,提出基于流形学习和K-最近邻分类器（KNNC）的故障诊断模型。提取振动信号多域信息熵以全面反映设备运行状态并构造高维特征集;利用正交邻域保持嵌入(ONPE)非线性流形学习算法的二次特征提取特性进行维数约简使特征具有更好的聚类特性;基于改进的更适用于小样本分类KNNC进行模式识别,用轴承故障诊断案例证明该模型的有效性。     

增量式监督局部切空间排列算法及齿轮箱故障诊断实验验证

针对局部切空间排列算法面临的无法利用样本标签信息和不能高效处理增量式维数约简问题,提出一种新的增量式监督局部切空间排列算法(Incremental Supervised Local Tangent Space Alignment,ISLTSA)。为充分利用训练样本标签信息,在LTSA算法的基础上加入散度矩阵,构造新的最小目标函数,使得高维样本的低维嵌入坐标同类聚集、异类分离。对于新增样本可能影响部分训练样本局部邻域,更新全局坐标矩阵,获取训练样本低维坐标和新增样本低维坐标,并作为初值进行特征值迭代实现所有样本全局坐标的更新。结合支持向量机分类算法,将ISLTSA算法应用于齿轮箱的故障状态识别,实验分析验证了该方法的监督学习能力,可提高故障状态识别率,并具备增量学习能力,可降低维数约简方法的复杂度。     

邻域自适应增量式PCA-LPP在齿轮箱故障诊断中的应用EI北大核心CSCD

针对流形学习算法的增量处理问题,提出一种邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法,阐述了算法的基本原理以及增量样本处理方法。对新增样本的引入,首先根据已有样本对协方差矩阵和相似矩阵进行增量更新,而后结合已有样本降维结果对新增样本降维结果进行估计,最后采用子空间迭代法实现新旧样本降维结果的更新。采用齿轮箱故障信号特征向量对邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法进行检验,结果表明,邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法降维后特征具有良好的故障分类识别效果。     

邻域自适应增量式PCA-LPP在齿轮箱故障诊断中的应用

针对流形学习算法的增量处理问题,提出一种邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法,阐述了算法的基本原理以及增量样本处理方法。对新增样本的引入,首先根据已有样本对协方差矩阵和相似矩阵进行增量更新,而后结合已有样本降维结果对新增样本降维结果进行估计,最后采用子空间迭代法实现新旧样本降维结果的更新。采用齿轮箱故障信号特征向量对邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法进行检验,结果表明,邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法降维后特征具有良好的故障分类识别效果。     

基于半监督邻域自适应LLTSA算法的故障诊断

为了有效利用振动信号进行故障诊断,提出了一种基于半监督邻域自适应线性局部切空间排列(SSNALLTSA)算法的故障诊断方法。从多域提取振动信号的混合特征,构建原始高维特征集。利用半监督邻域自适应线性局部切空间排列算法对原始特征集进行维数约简,提取出辨识性较高的敏感特征子集。将得到的低维特征输入SVM分类器进行识别,判断故障类型。液压泵故障诊断实验结果表明,该算法克服了LLTSA无监督和使用全局统一邻域参数的不足,可更有效地寻找数据的低维本质流形,提高了识别准确率,具有一定优势。     

增量LTSA算法在转子故障数据集降维中的应用

针对传统流形学习算法不具有增量学习能力;故难以处理新增数据与大规模海量数据集的问题,由此,提出一种用于机械转子故障数据集降维的增量局部切空间的排列算法(ILTSA)。该算法首先采用局部切空间排列算法对原始训练样本进行降维处理,获得其低维流形结构,然后通过增量学习算法对新增样本进行处理。得到所有数据的低维嵌入坐标,最后通过转子故障数据集验证了该方法的有效性,取得了良好的分类效果,有利于实时动态故障监测与诊断。     

基于半监督邻域自适应正交判别投影的转子故障诊断

针对故障特征集维数过高导致故障难以辨识的问题,提出一种基于半监督邻域自适应正交判别投影(SSNA-ODP)的转子故障诊断方法。提取原始振动信号的时域、频域、时频域特征构造混合域特征集;利用SSNA-ODP方法对混合域特征集进行维数约简,提取出有利于实施分类的低维特征子集;输入到支持向量机(SVM)中进行模式识别。典型故障数据样本的应用验证情况表明,该方法能够改善ODP方法在有标记样本较少时的泛化能力和使用全局统一邻域参数的数据流形特征,从而有效提高了故障识别的准确率。     

基于SILPDA的旋转机械故障诊断方法EI北大核心CSCD

针对故障特征集因“维数灾难”导致的故障分类困难现状,提出了一种基于强化内蕴局部保持判别分析(strengthened intrinsic local preserving discriminant analysis, SILPDA)的故障特征集降维算法。该算法将强化的多流形内蕴模型与局部相似度矩阵融入目标函数的构建中,期间充分考虑了数据集的多流形结构特征并且保留了样本的局部结构信息,使降维后的低维特征子集易于实施分类运算,继而实现提高故障辨识精度的效果。利用转子试验台振动信号集合构建的原始故障特征集对算法性能进行了验证。结果表明,该算法能够从原始故障数据集中提取出利于实施分类运算的敏感特征子集,这些特征子集将会使不同故障类别之间的边界变得更加清晰,最终相较于局部保持投影(locality preserving projections, LPP)、线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)、局部边缘判别投影(locality margin discriminant projection, LMDP)等算法可实现更好的故障辨识效果。对于提高旋转机械大数据资源的价值密度,该算法提供了一种优化数据结构模型的理论依据。     

基于局部线性嵌入和云神经网络的转子故障诊断方法

提出了一种基于流形学习的汽轮机转子故障诊断方法。利用振动信号构造一个能够表示该信号的矩阵作为流形学习的输入数据,使用局部线性嵌入算法对矩阵进行维数约简,实现了高维数据向低维空间的嵌入,从而有效提取了故障特征。文中使用云神经网络分类器测试LLE算法输出维数大于3时的故障诊断率,并分析了各个参数对诊断率的影响。该方法克服了在样本较少的情况下故障诊断的困难,能在有限的故障数据中发掘故障特征并进行故障诊断。     

基于流形学习的离群点检测方法

为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率,提出了一种基于流形学习的离群点检测算法.局部线性嵌入(locally linear embedding,LEE)算法是流形学习中有效的非线性降维方法,它的优势在于只定义唯一的参数,即邻域数.根据LLE算法的思想寻找样本数据的内在嵌入分布,并通过邻域数选取和降维后数据点之间的距离调整,提高了数据集中离群点发现效率,同时利用离群点权值判别式进行权值数据判定,根据权值的大小标识出数据集中的离群点,仿真实验的结果表明了该方法能够有效地发现高维数据集中的离群点.与此同时,该算法具有参数估计简单、参数影响不大等优点,该算法为离群点检测问题的机器学习提供了一条新的途径.     

基于ASL-Isomap流形学习的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障特征集维数高及冗余问题,提出一种基于自适应自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(Adaptive self-organizing incremental neural network landmark Isomap,ASL-Isomap)流形学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,从时域、频域、时频域以及复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维混合域故障特征集;其次,采用ASL-Isomap方法对高维混合域故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感特征子集;最后,应用核极限学习机(Kernel extreme learning machine,KELM)分类器对低维特征进行故障识别。ASL-Isomap方法集成自适应邻域构建和SOINN界标点选取的优势,能够更有效挖掘数据的低维本质流形。圆柱滚子轴承故障诊断实验验证该故障诊断方法的有效性和优越性。     

一种改进的邻域保持嵌入高光谱影像分类方法

为进一步提高邻域保持嵌入算法(NPE)在高光谱影像分类中的识别性能,提出一种改进的半监督邻域保持嵌入(SSNPE)算法。首先,该算法在NPE算法的基础上同时利用同类标记样本和邻域未标记样本获得数据的邻域嵌入结构。然后,通过增加近邻标记样本的权重加大降维数据的鉴别性。最后,通过利用k近邻分类器(KNN)对样本进行分类得到该算法在数据集上的分类性能。在Urban、Indian高光谱影像数据集上的实验结果表明,改进的算法的分类精度相比其他算法提高了约8.3%、6.2%以上,分类性能上有了较为明显的提高。     

基于邻域自适应局部保持投影的轴承故障诊断模型

为了有效利用振动信号进行故障诊断,提出了一种基于邻域自适应局部保持投影的轴承故障诊断模型。首先,利用EMD将轴承振动信号分解为若干个平稳的固有模态函数（IMF）,对IMF分量建立自回归（AR）模型,构建原始特征子集。然后,利用邻域自适应局部保持投影算法对原始特征子集进行降维处理,获得原始特征子集的低维特征向量和投影矩阵。以低维特征向量为输入,以最小二乘支持向量机（LS-SVM）为分类器,通过研究故障识别率和低维特征空间维数的关系确定最优降维维数和对应的最优投影矩阵。最后,根据最优降维维数完成降维处理过程,得到低维特征向量,输入LS-SVM分类器,识别轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该模型提高了轴承故障诊断的精度。     

基于改进监督LLE算法的故障特征提取方法

针对现有监督局部线性嵌入算法在低维输出向量重构过程中监督学习能力弱,不利于故障特征提取的问题,通过利用训练样本类标签信息扩大不同类样本间平均距离的方式,增加低维输出向量重构模型的监督学习能力,强化同类样本的聚集性和异类样本的互斥性。基于规范切割准则和低维输出向量重构误差,应用离散粒子群优化算法优化折中系数α和β、以及嵌入维数和邻域等参数,提高故障特征提取精度。将改进的监督局部线性嵌入方法应用于轴承故障特征提取,结果表明推荐方法的特征提取精度较高。     

一种基于流形学习和KNN算法的柴油机工况识别方法

不同负荷状态下的柴油机振动、温度、转速等信号显著不同,而机组故障信号特征往往被淹没在随负荷变化而剧烈变化的信号中,因此变负荷状态下的柴油机故障监测诊断难度较大,一直困扰着柴油机的实际故障诊断工作。提出一种基于流形学习和KNN算法的柴油机工况识别方法,为柴油机变负荷工况下故障监测预警打下基础。方法融合机组的多源信号特征构建特征向量,通过流形学习t-分布邻域嵌入算法(t-SNE)实现特征向量的维数约简和敏感特征提取,采用K最近邻分类算法(KNN)完成柴油机运行负荷状态的自动分类。正常及故障状态下多组柴油机监测数据的处理结果验证了方法的有效性和实用性。     

EWT与加权多邻域粗糙集结合的旋转机械故障特征提取方法

针对邻域粗糙集(NRS)特征选择算法中邻域半径需要多次迭代调整、无法自动确定的问题,提出一种加权多邻域粗糙集(WMNRS)的特征选择方法;将该方法与经验小波变换(EWT)结合应用于旋转机械中,提出了一种旋转机械故障特征提取方法。利用EWT对非线性、强噪声振动信号进行分解,根据相关性选择一组最优模式分量进行重构,计算重构后信号的时域特征并构造高维原始特征集;在不同邻域半径下,利用NRS对原始特征集约简得到特征子集;统计原始特征集中各个特征在多邻域属性约简中出现的概率,将其作为权值与特征进行加权提取便于分类的敏感特征集;该方法最显著的特点是实现了邻域粗糙集的自动化特征提取,并且提取出的特征更具可区分性。试验结果表明:该方法能够有效提取旋转机械的振动信号特征,并且根据提取的特征向量可以正确辨识出旋转机械的故障类型;该研究可为解决非线性、强噪声、高维机械故障数据集的分类问题,提供理论参考依据。     

一种基于流形学习和 KNN算法的柴油机工况识别方法

不同负荷状态下的柴油机振动、温度、转速等信号显著不同,而机组故障信号特征往往淹没在随负荷变化而剧烈变化的信号中,因此变负荷状态下的柴油机故障监测诊断难度较大,一直困扰着柴油机的实际故障诊断工作。本文提出了一种基于流形学习和KNN算法的柴油机工况识别方法,为柴油机变负荷工况下故障监测预警打下基础。方法融合机组的多源信号特征构建特征向量,通过流形学习t-分布邻域嵌入算法（t-SNE）实现特征向量的维数约简和敏感特征提取,采用K最近邻分类算法（KNN）完成柴油机运行负荷状态的自动分类。正常及故障状态下的柴油机信号验证了方法的有效性和实用性。     

基于VMD-ICMSE和半监督判别SOINN L-Isomap的滚动轴承故障诊断

针对从滚动轴承非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难的问题,提出一种基于半监督判别自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(SSDSL-Isomap)的滚动轴承故障诊断方法。利用基于变分模态分解的改进复合多尺度样本熵(VMD-ICMSE)从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用SSDSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出利于识别的低维、敏感故障特征子集;应用粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)分类器对低维故障特征进行故障识别,判别故障类型。VMD-ICMSE方法集成了VMD自适应分解非线性信号与ICMSE衡量时间序列复杂性程度的优势,提高故障特征提取能力;SSDSL-Isomap方法综合了全局流形结构、半监督型双约束图构建以及SOINN界标点选取的优点,增强故障分类能力。调心球轴承故障诊断实验分析结果表明,该方法对实验数据的故障识别率达到100%。     

基于局部质心均值最小距离鉴别投影的旋转机械故障数据降维分析研究

针对旋转机械故障特征集非线性强、维数过高导致分类困难的问题,提出一种基于局部质心均值最小距离鉴别投影（Local Centroid Mean Minimum?distance Discriminant Projection,LCMMDP）的故障数据集降维算法。该算法在考虑样本的内聚性和分离性的同时,能够保持样本局部几何结构信息,反映样本与局部质心均值之间的近邻关系。从多个角度提取机械振动信号的混合特征,构建原始高维特征集,通过 LCMMDP 提取出低维敏感特征子集,利用改进的基于局部均值与类均值的 k?近质心近邻分类算法（k?nearest Centroid Neighbor Classification Based on Local Mean and Class Mean,KNCNCM）进行故障模式识别。所提方法集成了 LCMMDP 在维数约简和 KNCNCM在模式识别的优势,可得到较高的故障识别准确率。分别使用一个双转子系统数据集和仿真数据集验证了该方法的有效性。