LLE在轉(zhuǎn)子故障信號(hào)消噪及維數(shù)約簡(jiǎn)中的應(yīng)用

LLE在轉(zhuǎn)子故障信號(hào)消噪及維數(shù)約簡(jiǎn)中的應(yīng)用2012.1.5目錄

一、選題意義二、研究?jī)?nèi)容三、研究方法一、選題意義

選題意義

診斷內(nèi)容研究對(duì)象診斷方法信號(hào)降噪特征提取狀態(tài)識(shí)別振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)量大非線性程度高且噪聲干擾強(qiáng)等特征信號(hào)降噪線性平滑處理特征提取扭曲數(shù)據(jù)本質(zhì)結(jié)構(gòu)一、選題意義

選題意義

流形學(xué)習(xí)揭示掩蓋在復(fù)雜數(shù)據(jù)背后潛在結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法局部線性嵌入（LocalLinearEmbedding）保證將流形上近距離的點(diǎn)映射到低維空間依然是近鄰點(diǎn)Wij

平移展縮旋轉(zhuǎn)不變鄰近點(diǎn)關(guān)系計(jì)算時(shí)間快一、選題意義

國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

Nonlineardimensionalityreductionbylocallylinearembedding

模式識(shí)別

天文數(shù)據(jù)處理

語音信號(hào)處理

信息檢索

圖像處理

數(shù)據(jù)可視化

故障診斷領(lǐng)域研究較少非線性流形學(xué)習(xí)降噪

特征提取

二、研究?jī)?nèi)容研究目標(biāo)

1.提升LLE運(yùn)算速度與精度3.增強(qiáng)特征提取能力2.提高轉(zhuǎn)子降噪方法性能更適用于轉(zhuǎn)子故障診斷二、研究?jī)?nèi)容LLE降噪方法

一維含噪信號(hào)高維空間非線性降維反求一維信號(hào)LLE用于信號(hào)降噪1.C-C法將一維信號(hào)升至高維空間2.用改進(jìn)的LLE算法在相空間降維LLE特征提取

二、研究?jī)?nèi)容適合于轉(zhuǎn)子故障信號(hào)的LLE改進(jìn)方法1.LLE參數(shù)優(yōu)化更有效進(jìn)行特征提取2.增量LLE增量數(shù)據(jù)分析3.監(jiān)督LLE充分利用標(biāo)簽信息原始特征空間構(gòu)建局部鄰域選取低維特征提取二、研究?jī)?nèi)容需解決的關(guān)鍵問題

1.如何確定K值2.如何選擇鄰域數(shù)目3.如何給類間距離加權(quán)三、研究方法文獻(xiàn)研究法實(shí)驗(yàn)對(duì)比法技術(shù)路線

振動(dòng)信號(hào)采集信號(hào)降噪特征提取實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析結(jié)果性能改進(jìn)三、研究方法實(shí)驗(yàn)方案

模擬轉(zhuǎn)子某種故障信號(hào)加噪聲信號(hào)

LLE降噪分析結(jié)果增加若干數(shù)據(jù)測(cè)試點(diǎn)采集振動(dòng)信號(hào)

LLE降噪總結(jié)歸納分析結(jié)果選取故障若干樣本點(diǎn)

LLE特征提取

ILLE特征提取總結(jié)歸納效果對(duì)比降噪實(shí)驗(yàn)特征提取三、研究方法可行性分析

堅(jiān)實(shí)理論基礎(chǔ)

前期成果積累

良好實(shí)驗(yàn)設(shè)備

諸多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用三、研究方法創(chuàng)新性

剪枝原理統(tǒng)計(jì)距離LLE降噪

增強(qiáng)算法的實(shí)時(shí)性和非線性

更好分離噪聲信號(hào)為快速準(zhǔn)確處理增量數(shù)據(jù)

改進(jìn)的LLE懇請(qǐng)各位老師提出寶貴意見！。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。