基于自适应特征选择k子凸包的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障诊断中往往将特征选择和分类器的设计分别进行研究,从而难以获得满意的分类精度。将特征选择和分类器寻优结合起来,提出了一种自适应特征选择k子凸包(Adaptive Feature Selection K-sub Convex Hull, AFSKCH)的分类模型,从而实现了故障特征自适应选择和分类的一体化。首先,利用凸包距离函数保持数据流形上的局部邻域结构,通过交替构造k子凸包得到特征权值矩阵;其次,采用线性规划接近度方法求解k子凸包距离,利用乘子交替方向法得到自适应特征空间;最后,根据测试点到k子凸包的最小重构距离进行分类。滚动轴承故障振动信号分析结果表明,该方法特征选择性能优于其他特征选择方法,且具有较高的分类精度。