基于UMAP改進的多域特征提取方法及軸承故障診斷
組合機床與自動化加工技術
頁數(shù): 4 2024-01-20
摘要: 針對傳統(tǒng)多域特征提取方法占用計算資源過大、分類精度不足等問題,提出了一種基于統(tǒng)一流行逼近與投影算法(UMAP)改進的多域特征提取方法。通過對原始信號進行多域特征采集結合UMAP的全局信息提取能力進行信息融合與低維映射重構特征集;在此基礎上將特征集輸入到支持向量機中進行模型訓練,實現(xiàn)軸承的故障識別與診斷?;谀炒髮W公開的滾動軸承實驗數(shù)據(jù)集對比分析了幾種典型的優(yōu)化算法與傳統(tǒng)多域特征... (共4頁)