基于圖嵌入流形學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集降維與分類方法研究

基于圖嵌入流形學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集降維與分類方法研究

摘要：隨著現(xiàn)代工業(yè)的快速發(fā)展，轉(zhuǎn)子故障對工業(yè)生產(chǎn)的影響越來越大。為了在轉(zhuǎn)子故障診斷中提高準(zhǔn)確率和效率，本文提出了一種基于圖嵌入流形學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集降維與分類方法。該方法能夠?qū)⒏呔S轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)降維到低維空間，并利用圖嵌入流形學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法在轉(zhuǎn)子故障診斷中取得了較好的性能。

1.引言

轉(zhuǎn)子是工業(yè)生產(chǎn)中常見的重要組件，然而，由于長時(shí)間運(yùn)行和外部因素的影響，轉(zhuǎn)子可能會(huì)發(fā)生故障。準(zhǔn)確地診斷轉(zhuǎn)子故障對工業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定運(yùn)行和維修的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。

2.相關(guān)工作

在過去的幾十年中，學(xué)者們提出了許多轉(zhuǎn)子故障診斷方法。其中，數(shù)據(jù)降維是提高轉(zhuǎn)子故障診斷性能的關(guān)鍵步驟之一。流形學(xué)習(xí)算法是一種常用的數(shù)據(jù)降維方法，能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)投影到低維空間。目前，基于流形學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)降維方法在轉(zhuǎn)子故障診斷中已經(jīng)取得了一定的成功。

3.方法概述

3.1轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集采集

為了研究轉(zhuǎn)子故障診斷問題，我們首先采集了轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了轉(zhuǎn)子在不同工況下的多維特征，如轉(zhuǎn)速、溫度、振動(dòng)等。

3.2圖嵌入流形學(xué)習(xí)算法

為了對轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和分類，我們使用了圖嵌入流形學(xué)習(xí)算法。該算法能夠通過構(gòu)建數(shù)據(jù)之間的圖關(guān)系來保留原始數(shù)據(jù)的局部和全局結(jié)構(gòu)信息，并將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。

3.3轉(zhuǎn)子故障分類方法

在得到降維后的數(shù)據(jù)之后，我們使用支持向量機(jī)（SVM）算法進(jìn)行轉(zhuǎn)子故障分類。SVM算法是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在轉(zhuǎn)子故障分類中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。

4.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

為了評估所提出的方法在轉(zhuǎn)子故障診斷中的性能，我們進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示，所提出的基于圖嵌入流形學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)降維與分類方法能夠顯著提高轉(zhuǎn)子故障診斷的準(zhǔn)確率和效率。

5.結(jié)論

本文提出了一種基于圖嵌入流形學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集降維與分類方法。該方法能夠?qū)⒏呔S轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)降維到低維空間，并利用圖嵌入流形學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在轉(zhuǎn)子故障診斷中具有較好的性能，可為工業(yè)生產(chǎn)中的轉(zhuǎn)子故障診斷提供一種有效的方法本文提出了一種基于圖嵌入流形學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集降維與分類方法。通過采集轉(zhuǎn)子在不同工況下的多維特征數(shù)據(jù)集，我們使用圖嵌入流形學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和分類，并利用支持向量機(jī)算法進(jìn)行故障分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在轉(zhuǎn)子故障診斷中能夠顯著提高準(zhǔn)確率和效率。這種方法具有較好的性能，在工業(yè)生產(chǎn)中可為轉(zhuǎn)子故障診斷提供一種有效的解決方案。通過該方法，可以提高故障診斷的精確度，減少維