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使用局部映射策略学习轴承性能退化评估的表面相关表示( Learning a superficial correlated representation using a local mapping strategy for bearing performance degradation assessment )
J Kuang G Xu S Zhang B Wang
轴承性能退化评估(PDA)作为主动维修的主要技术之一，近年来受到越来越多的关注，其目的是建立一个健康指数来评估轴承性能退化过程。为了构造高质量的HI，我们提出了一种基于局部线性嵌入(LLE)的新的鲁棒模糊C-均值(FCM)模型，其目的是利用局部映射策略学习表面相关表示。首先，从原始振动信号中提取大量时域、频域和时频域的常用特征。然后通过最大似然估计(MLE)实现特征以获得初始维数。然后，利用初始维数的LLE生成局部映射，从所有剩余特征中提取底层流形结构，并从特征展开的空间中生成一个表面相关表示。最后，基于FCM模型隶属度的HI对轴承退化过程进行了评估。为了验证该方法的优越性，在三个公共数据集上与三种先进的PDA模型进行了比较。通过与其他研究的比较，证实了MLE-LLE作为一种有效的轴承PDA特征融合工具的潜力。
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scidown 作者手稿于2012年10月24日在线发表;0008 - 5472 . DOI: 10.1158 /。CAN-12-0915作者的稿件已经过同行评审并接受出版，但尚未编辑。下载