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基于正交邻域保持嵌入与多核相关向量机的滚动轴承早期故障诊断: 收藏
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引用; 《计算机集成制造系统》2018年第8期24卷 1946-1954页; 作者：陈法法杨晓青陈保家程珩肖文荣三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心湖北宜昌443002 太原理工大学机械电子工程研究所山西太原030024; 针对滚动轴承早期故障特征微弱难以快速有效辨识的问题,提出一种基于正交邻域保持嵌入(ONPE)与多核相关向量机(RVM)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先基于多域量化特征构造表征滚动轴承早期故障的多域特征向量,基于ONPE线性流形学习对...; 针对滚动轴承早期故障特征微弱难以快速有效辨识的问题,提出一种基于正交邻域保持嵌入(ONPE)与多核相关向量机(RVM)的滚动轴承早期故障诊断方法。首先基于多域量化特征构造表征滚动轴承早期故障的多域特征向量,基于ONPE线性流形学习对多域特征向量进行约简降维处理,获取最能反映滚动轴承早期故障运行状态变化的低维敏感特征,随后将获取的低维敏感特征输入给多核RVM进行早期故障模式的分类辨识。通过分析滚动轴承早期故障的模拟实验数据表明,该方法对高维复杂的非线性早期故障特征具有良好的约简降维性能,而且比单一核函数RVM具有更好的诊断精度。; 来源：详细信息评论

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