线性局部切空间排列算法(Linear local tangent space alignment,LLTSA)是能够较好应用于模式识别问题的降维方法,但由于其属于无监督的降维方法且在降维过程中只使用全局统一的邻域参数,使得在对高维数据集进行约简时,不能利用部分样...线性局部切空间排列算法(Linear local tangent space alignment,LLTSA)是能够较好应用于模式识别问题的降维方法,但由于其属于无监督的降维方法且在降维过程中只使用全局统一的邻域参数,使得在对高维数据集进行约简时,不能利用部分样本的类别标签信息且不能根据样本空间分布的变化调整邻域参数。针对上述问题,提出了一种半监督邻域自适应线性局部切空间排列算法(Semi-supervised neighborhood self-adaptive LLTSA,SSNA-LLTSA)。该算法在LLTSA的基础上,利用部分标签信息来调整样本点与点之间的距离以形成新的距离矩阵来完成邻域构建,同时根据每个数据样本点邻域的概率密度自适应地调整邻域参数,进而得到更好的降维效果。经典的三维流形、UCI典型数据集模式识别和轴承故障诊断的实验结果表明,该算法克服了LLTSA算法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。展开更多
针对滚动轴承高维故障特征集识别精度低的问题,提出基于线性局部切空间排列(Linear Local Tangent Space Alignment,LLTSA)算法的维数约简故障诊断模型。首先结合小波包分解、时域、频域及时频域统计方法构造全面表征轴承不同故障特性...针对滚动轴承高维故障特征集识别精度低的问题,提出基于线性局部切空间排列(Linear Local Tangent Space Alignment,LLTSA)算法的维数约简故障诊断模型。首先结合小波包分解、时域、频域及时频域统计方法构造全面表征轴承不同故障特性的混合域特征集,通过敏感度的特征选取方法,从混合特征集中选取轴承故障的敏感特征集,再利用LLTSA算法将高维敏感特征集约简为故障区分度更好的低维特征矢量,并用模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行故障模式识别,本研究方法能够突出不同特征对分类的贡献率,强化敏感特征,弱化不相关特征,提升了分类精度。最后用深沟球轴承不同部位故障诊断实例验证该模型的有效性。展开更多
文摘线性局部切空间排列算法(Linear local tangent space alignment,LLTSA)是能够较好应用于模式识别问题的降维方法,但由于其属于无监督的降维方法且在降维过程中只使用全局统一的邻域参数,使得在对高维数据集进行约简时,不能利用部分样本的类别标签信息且不能根据样本空间分布的变化调整邻域参数。针对上述问题,提出了一种半监督邻域自适应线性局部切空间排列算法(Semi-supervised neighborhood self-adaptive LLTSA,SSNA-LLTSA)。该算法在LLTSA的基础上,利用部分标签信息来调整样本点与点之间的距离以形成新的距离矩阵来完成邻域构建,同时根据每个数据样本点邻域的概率密度自适应地调整邻域参数,进而得到更好的降维效果。经典的三维流形、UCI典型数据集模式识别和轴承故障诊断的实验结果表明,该算法克服了LLTSA算法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。
文摘针对滚动轴承高维故障特征集识别精度低的问题,提出基于线性局部切空间排列(Linear Local Tangent Space Alignment,LLTSA)算法的维数约简故障诊断模型。首先结合小波包分解、时域、频域及时频域统计方法构造全面表征轴承不同故障特性的混合域特征集,通过敏感度的特征选取方法,从混合特征集中选取轴承故障的敏感特征集,再利用LLTSA算法将高维敏感特征集约简为故障区分度更好的低维特征矢量,并用模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行故障模式识别,本研究方法能够突出不同特征对分类的贡献率,强化敏感特征,弱化不相关特征,提升了分类精度。最后用深沟球轴承不同部位故障诊断实例验证该模型的有效性。