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文檔簡介

基于圖嵌入流形學習的轉子故障數據集降維與分類方法研究

摘要：隨著現代工業的快速發展，轉子故障對工業生產的影響越來越大。為了在轉子故障診斷中提高準確率和效率，本文提出了一種基于圖嵌入流形學習的轉子故障數據集降維與分類方法。該方法能夠將高維轉子故障數據降維到低維空間，并利用圖嵌入流形學習算法進行分類。實驗結果顯示，該方法在轉子故障診斷中取得了較好的性能。

1.引言

轉子是工業生產中常見的重要組件，然而，由于長時間運行和外部因素的影響，轉子可能會發生故障。準確地診斷轉子故障對工業生產的穩定運行和維修的準確性至關重要。

2.相關工作

在過去的幾十年中，學者們提出了許多轉子故障診斷方法。其中，數據降維是提高轉子故障診斷性能的關鍵步驟之一。流形學習算法是一種常用的數據降維方法，能夠將高維數據投影到低維空間。目前，基于流形學習的數據降維方法在轉子故障診斷中已經取得了一定的成功。

3.方法概述

3.1轉子故障數據集采集

為了研究轉子故障診斷問題，我們首先采集了轉子故障數據集。該數據集包含了轉子在不同工況下的多維特征，如轉速、溫度、振動等。

3.2圖嵌入流形學習算法

為了對轉子故障數據進行降維和分類，我們使用了圖嵌入流形學習算法。該算法能夠通過構建數據之間的圖關系來保留原始數據的局部和全局結構信息，并將高維數據映射到低維空間。

3.3轉子故障分類方法

在得到降維后的數據之后，我們使用支持向量機（SVM）算法進行轉子故障分類。SVM算法是一種常用的機器學習算法，在轉子故障分類中已經得到廣泛應用。

4.實驗設計與結果分析

為了評估所提出的方法在轉子故障診斷中的性能，我們進行了一系列實驗。結果顯示，所提出的基于圖嵌入流形學習的轉子故障數據降維與分類方法能夠顯著提高轉子故障診斷的準確率和效率。

5.結論

本文提出了一種基于圖嵌入流形學習的轉子故障數據集降維與分類方法。該方法能夠將高維轉子故障數據降維到低維空間，并利用圖嵌入流形學習算法進行分類。實驗結果表明，該方法在轉子故障診斷中具有較好的性能，可為工業生產中的轉子故障診斷提供一種有效的方法本文提出了一種基于圖嵌入流形學習的轉子故障數據集降維與分類方法。通過采集轉子在不同工況下的多維特征數據集，我們使用圖嵌入流形學習算法對數據進行降維和分類，并利用支持向量機算法進行故障分類。實驗結果表明，所提出的方法在轉子故障診斷中能夠顯著提高準確率和效率。這種方法具有較好的性能，在工業生產中可為轉子故障診斷提供一種有效的解決方案。通過該方法，可以提高故障診斷的精確度，減少維

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