[发明专利]一种基于流形学习和s-k-means聚类的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010193238.6 | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111175046A | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 付胜;匡佳锋;王赫;井睿权 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于流形学习和s‑k‑means聚类的滚动轴承故障诊断方法，属于旋转机械故障诊断领域。该方法主要包括5个步骤：获取轴承在正常及故障状态下的振动信号作为原始信号；获取时域特征集和小波包能量特征集；利用散布矩阵，构造特征分类能力指数，排除部分无关特征，实现特征选取；将经过特征选择后的特征集作为维数约简算法的高维输入，使用NPE(邻域保持嵌入)的流形学习方法进行维数约简，得到经过约简后的低维特征集；采用s‑k‑means聚类方法对故障特征矩阵进行聚类分析，确定故障类型。该方法简单有效，有助于实现高维故障特征的有效约简和二次提取，得到了与故障联系密切的少量典型特征，使得特征分类时的计算量大大减少，从而准确识别故障类型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 流形 学习 means 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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