基于KSLPP与RWKNN的旋转机械故障诊断

针对旋转机械高维故障特征集识别精度低的问题,提出基于核监督局部保留投影(Kernel Supervised Locality Preserving Projection,KSLPP)与Relief F特征加权的K近邻(Relief F Weighted K-Nearest Neighbor,RWKNN)分类器相结合的维数约简故障诊断方法。该方法首先应用KSLPP提取故障特征集中的非线性信息,同时在降维投影过程中充分利用类别信息,使降维后最小化类内散度,最大化类间分离度;随后,将降维后得到的低维敏感特征集输入RWKNN进行模式识别,RWKNN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,提升了分类精度和鲁棒性。最后,通过典型转子实验台的故障特征集验证了该方法的有效性。