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基于谱聚类初始化非负矩阵分解的机械故障诊断.pdf
学兔兔
第34卷 第12期 仪 器 仪 表 学 报 Vo1.34 No.12
2013年12月 Chinese Journal of Scientific Instrument Dec.2013
基于谱聚类初始化非负矩阵分解的机械故障诊断
张 焱,汤宝平,邓 蕾
(重庆大学机械传动国家重点实验室 重庆 400030)
摘 要:针对非负矩阵分解(NMF)收敛性问题,提 使用谱聚类方法为NMF产生结构化初始值,研究基于谱聚类初始化NMF
的机械故障诊断模型。首先利用NJW谱聚类算法求取振动信号聚类中心,再以聚类中心初始化信号特征空间基向量并以NMF
算法迭代求取基向量,最后将各模式数据在特征空间映射所得投影系数作为特征矢量输入到最近邻分类器(KNNC)中进行故
障识别。基于谱聚类初始化NMF的机械故障诊断模型实现了机械故障特征提取到故障识别的全程自动化,谱聚类初始化方法
提升了NMF收敛效果与分解性能,并提高了诊断精度,滚动轴承诊断实例验证了模型的有效性。
关键词:特征空间;非负矩阵分解;谱聚类;故障诊断
中图分类号:TH165.3 TN911.2 文献标识码:A 国家标准学科分类代码:510.40
Mechanical fault diagnosis based on non·negative matrix factorization
with spectral clustering initialization enhancer
Zhang Yan,Tang Baoping,Deng Lei
(The State Key Laboratory of Mechanical Transmission,Chongqing University,Chongqing 400030,China)
Abstract:Aiming at the convergence problem of non—negative matrix factorization(NMF),this paper introduces the
spectral clustering algorithm to produce the structured initial value for non—negative matrix factorization,and a new me—
chanical fault diagnosis model is studied,which is based on the NMF with spectral clustering initialization.Firstly,the
cluster centers of the vibration signal in characteristic space are calculated with the spectral clustering algorithm of Ng—
Jordan—Weiss(NJW);then the NMF algorithm iS employed to obtain the basis vectors initialized with the cluster cen.
ters;finally,the projection coefficients of the vibration signal are calculated in characteristic space,used as the charac—
teristic vectors and sent to the K—nearest neig
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