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基于圖嵌入流形學(xué)習(xí)和稀疏表示的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集降維方法研究基于圖嵌入流形學(xué)習(xí)和稀疏表示的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集降維方法研究

摘要:隨著工業(yè)發(fā)展和科技進(jìn)步,電機(jī)作為重要的機(jī)械設(shè)備,在各個(gè)領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。然而,由于長期運(yùn)行和環(huán)境因素的影響,電機(jī)轉(zhuǎn)子故障成為了電機(jī)運(yùn)行中的常見問題。為了更好地進(jìn)行故障診斷和預(yù)測,需要對電機(jī)轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。本文基于圖嵌入流形學(xué)習(xí)和稀疏表示的方法,對轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集的降維進(jìn)行了研究。

1.引言

電機(jī)作為工業(yè)運(yùn)行中的重要設(shè)備,其可靠性和穩(wěn)定性對生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量有著重要影響。然而,在電機(jī)運(yùn)行過程中,轉(zhuǎn)子故障成為了一個(gè)常見的問題。轉(zhuǎn)子故障不僅會(huì)導(dǎo)致設(shè)備的停機(jī)和維修,還會(huì)造成生產(chǎn)進(jìn)度延誤和經(jīng)濟(jì)損失。

2.轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集

為了研究電機(jī)轉(zhuǎn)子故障,我們收集了一批轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集。每個(gè)數(shù)據(jù)樣本包含了多個(gè)傳感器采集的轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號。這些信號包含了豐富的故障信息,如偏心、不平衡和磨損等。

3.圖嵌入流形學(xué)習(xí)方法

圖嵌入是一種將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間的方法。它通過建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,將數(shù)據(jù)點(diǎn)映射到一個(gè)圖中。然后,通過對圖進(jìn)行分析和降維,可以得到更好的數(shù)據(jù)表示。

4.稀疏表示方法

稀疏表示是一種用少量基向量的線性組合來表示信號的方法。它通過優(yōu)化能量函數(shù),選擇最稀疏的表示方式,從而去除冗余信息并保留主要特征。

5.基于圖嵌入和稀疏表示的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集降維方法

本文提出了一種基于圖嵌入和稀疏表示的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集降維方法。首先,我們將轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集構(gòu)建成一個(gè)圖結(jié)構(gòu),其中數(shù)據(jù)樣本為節(jié)點(diǎn),相似性度量為邊權(quán)重。然后,利用圖嵌入方法將數(shù)據(jù)樣本映射到低維空間。接下來,通過稀疏表示方法對映射后的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,選擇最稀疏的表示方式作為降維結(jié)果。

6.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

我們在收集的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。將本文提出的方法與傳統(tǒng)的主成分分析(PCA)方法進(jìn)行了對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于圖嵌入和稀疏表示的降維方法能夠更好地保留數(shù)據(jù)的主要特征,并能夠更好地發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)子故障的模式。

7.結(jié)論

本文基于圖嵌入流形學(xué)習(xí)和稀疏表示的方法對轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集進(jìn)行了降維處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于圖嵌入和稀疏表示的降維方法能夠更好地發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)子故障的模式,對故障診斷和預(yù)測具有重要意義。未來的研究可以進(jìn)一步探索其他降維方法,并結(jié)合更多的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

關(guān)鍵詞:圖嵌入流形學(xué)習(xí);稀疏表示;轉(zhuǎn)子故障;降維方綜上所述,本文提出了一種基于圖嵌入和稀疏表示的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集降維方法,并在實(shí)驗(yàn)中與傳統(tǒng)的主成分分析方法進(jìn)行了對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于圖嵌入和稀疏表示的降維方法能夠更好地保留數(shù)據(jù)的主要特征,并能夠更好地發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)子故障的模式。這對于轉(zhuǎn)子故障的診斷

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