基于t-SNE降维和KNN算法的波浪传感器故障诊断方法

针对波浪传感器故障诊断困难、故障类型无法识别、诊断耗时长的问题,提出一种基于小波包分解、降维与k-近邻算法(k-nearest neighbor algorithm,KNN)分类网络的波浪传感器故障诊断方法。首先将原始信号进行标准差标准化处理,然后对标准化后的数据进行小波包3层分解,将分解后的第3层8个频带上的数据进行归一化处理,作为提取的特征向量,采用t-SNE降维算法对特征数据进行降维,最后将降维后的特征数据输入到KNN分类网络中进行故障分类检测。实验结果表明,该方法能够提高波浪传感器故障诊断的准确度和诊断速度,对正常状态和6种故障状态的诊断准确率能够达到93.55%。