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改进T分布随机近邻嵌入改进聚类的机械故障分类方法

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轴承、齿轮等零部件作为机械设备的关键组成部分,它们的运行状态直接影响着整个系统的安全.为此,提出了T分布随机近邻嵌入改进的机械故障诊断方法.该方法将机械故障信号历史监测信号作为原始特征库,采用t-SNE降维算法提取机械故障信号的主特征矩阵,基于改进的聚类算法搜寻每一采样时刻的聚类中心,分别计算在各个采样时刻的偏心距离,得到归一化的累积偏心距离矩阵,从而实现故障的准确预测.结果表明,所提出的方法能够准确地分类不同机械故障模式,有助于保障设备健康平稳运行.
Improved Mechanical Fault Classification Method Based on T-Distribution Random Neighbor Embedding

朱曦海伦、易灿灿

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武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,湖北 武汉 430081

武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室,湖北武汉 430081

流形学习 聚类算法 T分布随机近邻嵌入 故障诊断

国家自然科学基金面上项目

51805382

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.385(3)
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