论文有监督不相关局部Fisher判别分析故障诊断是关于对写作故障诊断论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文故障诊断仪的使用步骤论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要：针对现有流形学习理论用于旋转机械故障诊断存在识别精度不高的问题,提出基于有监督不相关局部Fish-er判别分析（Supervised Uncorrclatcd Local Fishcr Discriminant Analysis.SUILFDA）的新型故障诊断方法.首先构造全面表征不同故障特征的时频域特征集,再利用有监督不相关局部Fisher判别分析将高维时频域故障特征集化简为区分度更好的低维特征矢量,并输入到K-近邻分类器中进行故障模式辨识.有监督不相关局部Fisher判别分析在类标签指导下最小化同类流形的离散度并最大化异类流形的离散度来实现类判别,还施加了不相关约束条件使所提取的特征统计不相关,提高了针对旋转机械的故障诊断精度.深沟球轴承故障诊断实验验证了该方法的有效性.
关键词：故障诊断；旋转机械；时频域特征集；有监督不相关局部Fisher判别分析；流形学习
中图分类号：TH165+.3；TN911.2
文献标志码：A
文章编号：1004-4523（2015）04-0657-09
引 言
由于流形学习比传统数据挖掘方法更能体现观测数据的本质,在提取出主要变量的同时还获得了原始观测空间的真实拓扑结构,为实现对高维、非线性、多作用域的旋转机械故障特征数集进行特征约简和高精度的模式分类提供了更理想的解决思路.因此近年来流形学习理论研究及其在旋转机械状态监测和故障诊断中的应用研究受到越来越多的关注.目前典型的流形学算法包括：线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）、局部保持映射（Localiry Preserving Projections,LPP）、正交邻域保持嵌入（Orthogonal Neighborhood Preser-ving Embedding,ONPE）、局部Fisher判别分析（Local Fisher Discriminant Analysis,LFDA）、半监督局部Fisher判别分析（Semi-supervised LocalFisher Discriminanr Analysis, SSI,FDA）、归一化Laplacian矩阵有监督最优局部保持映射（Normalized Laplacian-based Supervised Pptimal Localily Preserving Projection, NL-SOI）PP）等.但这些方法都存在一些理论缺陷,对以解耦和分类为目的的维数约简应用来说都是欠佳的.例如,I.DA和SSLFDA虽具备有监督/半监督特性,但它们输出的基矢量统计相关且互不正交,含有大量冗余成分,难以对数据的本征结构进行重构；LPP,ONPE和LFDA都是无监督方法,不具备类判别能力,不适用于存在诸多奇异数据点的情况；NL-SOLPP是一种新型有监督流形学习算法,但在有标记样本（即训练样本）数量较少情况下,其分类性能会有所衰退.本文研究了新型流形学习理论——有监督不相关局部Fisher判别分析（Supervised Uncorrelated LocalFisher Discriminant Analysis, SULFDA）.SULFDA是在类标签指导下通过最小化同类流形的离散度并最大化异类流形的离散度来实现类判别；其次SULFDA施加了不相关约束条件使所提取的特征统计不相关,因此SULFDA具有更好的特征提取和模式分类准确度.SULFDA输出的是不易被人理解和接受的特征矢量,为直观表达故障诊断结果,须借助人工智能技术建立降维后的特征矢量和故障模式之间的映射关系.本文用K近邻分类器（KNearest Neighbors Classifier,KNNC）来实现故障模式的识别.
本文提出了基于SULFDA的故障诊断方法：“时频域特征集SULFDA-KNNC”,可实现更高的旋转机械故障诊断精度,具有较好的推广能力.
1 有监督不相关局部Fisher判别分析
为提高旋转机械故障诊断精度,本文作者在论文中构造了11个时域特征参数和13个频域特征参数以提供比单域特征更多的故障特征信息.但高维时频域特征集不可避免地会掺杂一些冗余信息和干扰成分,因此需要采用维数化简方法对高维时频域特征集中状态敏感的特征进行二次提取,以获取维数低、敏感性高、独立不相关的主特征量.这里采用有监督不相关局部Fisher判别分析（SULFDA）来实现以上目的.以下是对SSLFDA的理论论述.
1.1 问题描述
假设采集n1个m维训练样本和n2个m维测试样本X等于{x1,x2,等,xn1,xn1+1,xn1+2,等,xn1+n2}∈Rm×（n1+n2）.该样本集存在一个潜在的d维非线性流形空间Rd,该空间Rd镶嵌在将其包裹其中的欧几里得空间Rm,其中d《m.那么SULFDA的目的就是使用样本信息寻找投影矩阵V将样本集X转化为Rd空间的样本特征集Y等于[y1,y2,等,yn1,ynl+1,yn1+2,等,yn1+n2],即
1.2 有监督不相关局部Fisher判别分析理论
为模拟空间Rm的局部几何结构,首先构造一个最近邻域图G：即对于每一个数据点xi,寻找它的k个最近邻域训练样本点.令N （xi）等于{xil,xi2,等,xik}为xi的k个最近邻域训练样本点集.通过只给邻域样本分配正亲缘值可以获得稀疏的亲缘矩阵,以提高计算效率.于是给最近邻域图G定义一个新的亲缘矩阵如下：
最近邻域图G及其亲缘矩阵A"表征了数据流形的局部几何关系.然而,该邻域图难以发掘数据之中的判别结构.为了能同时挖掘数据流形中的几何和判别结构,以下构造了两个最近邻域图,即同类流形邻域图Gw和异类流形邻域图G..对于每一个数据点xi,其最近邻域点集N（xi）可以很自然地分解为两个子集：Nb（xi）和Nω（xi）.Nb（xi）包含的是和xi异类的邻域点,而Nω（xi）包含的是和xi同
总结:本文是一篇关于故障诊断论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
1、 基于核Fisher判别分析高职学生考试成绩预测 摘 要：高职教育中对学生考试成绩的预测，可以帮助教师提前评估教学效果，优化课程设计，从而提高学生考试成绩和教学质量。文章基于核Fisher判别分。
2、 加强审计监督助力追赶超越 追赶超越是习近平总书记来陕视察时为陕西发展阶段做出的科学定位，是新常态下推动全省经济社会持续健康发展的重要遵循，已经成为三秦大地的“主旋律”。审。
3、 发挥审计监督作用助推户县经济 一、思想高度重视，审计监督意识明显增强审计是国家治理大系统中具有预防、揭示和抵御功能的“免疫系统”，审计机关首要任务是维护国家经济安全，是各级。
4、 坚持全面严治党强化运用监督执纪四种形态 总书记在党的十九大报告指出：“勇于自我革命，从严管党治党，是我们党最鲜明的品格”“坚持开展批评和自我批评，坚持惩前毖后、治病救人，运。
5、 加强企业国有产权变动审计监督 一、企业国有产权变动的涵义与主要原则企业国有产权变动主要是指国家出资企业及其所属全资、控股和参股企业国有产权转让、划转、抵押、质押、担保、增资。
6、 做审计监督全覆盖实践者 审计监督全覆盖是党中央国务院对审计机关提出的一项新的要求，安康市审计局整合社会审计资源，积极探索审计全覆盖的经验和作法，值得借鉴学习。安康市如何。