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集成KPCA与t‑SNE的滚动轴承故障特征提取方法 被引量：17
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作者 王望望 邓林峰 +1 位作者 赵荣珍 吴耀春 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期431-440,共10页
针对滚动轴承原始数据集包含高维非敏感特征的问题,提出一种集成核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)与t‑分布随机邻域嵌入(t‑distributed Stochastic Neighbor Embedding,t‑SNE)的滚动轴承故障低维敏感特征提取方... 针对滚动轴承原始数据集包含高维非敏感特征的问题,提出一种集成核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)与t‑分布随机邻域嵌入(t‑distributed Stochastic Neighbor Embedding,t‑SNE)的滚动轴承故障低维敏感特征提取方法。该方法先计算滚动轴承原始振动信号的时域、频域以及时频域特征,构建初始高维特征数据集。利用KPCA降低高维数据集的相关性,在最大化高维数据全局特征方差的目标下,提取出非线性特征子集。通过t‑SNE充分挖掘故障特征数据集的局部结构信息,进一步获取具有高判别性的低维敏感特征子集。将低维特征子集输入到k‑近邻分类器(k‑nearest Neighbor Classifier,KNNC)进行分类,以分类准确率和聚类结果作为度量指标,对特征提取结果的优劣予以评价。上述过程综合考虑了数据集的全局和局部结构特征,充分利用了数据自身的结构信息,从而可准确提取其低维敏感特征。将该方法用于滚动轴承故障诊断实验中,通过与其他典型特征提取方法进行对比,及其对含噪情况下轴承故障特征的准确提取,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 故障特征提取 核主成分分析 t‑分布随机邻域嵌入 k‑近邻分类器
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