基于半监督邻域自适应正交局部保持映射的故障诊断

针对正交局部保持映射(OLPP)应用于故障诊断存在识别精度不高的问题,提出了基于半监督邻域自适应正交局部保持映射(SSNA-OLPP)维数约简的故障诊断新方法。该方法首先基于局部特征尺度分解(LCD)和时域、频域特征构造能全面表征故障的特征集,然后利用SSNA-OLPP对特征集进行降维以获得辨识度更高的低维特征,最后将低维特征输入SVM进行故障识别。SSNA-OLPP在局部聚集系数的指导下能够自适应的调整邻域参数,同时还利用部分样本的类别标签信息调整原始特征空间中样本间的权值矩阵,能够获得更有效的低维流形,提高了故障诊断的精度。滚动轴承故障诊断实验验证了该方法的有效性。