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關鍵詞：gplvm mcodm ceemd 維數(shù)約簡 故障診斷 

摘要：軸承的振動信號特征與運行狀態(tài)之間具有較強的非線性關系,導致在對軸承運行狀態(tài)特征提取時,選取的高維特征間存在冗余性,因此產生故障診斷模型性能退化的問題。為此提出一種高斯過程隱變量模型(Gaussian process latent variable model,GPLVM)與多類最優(yōu)邊際分配機(Multi-class optimal margin distribution machine,mcODM)相結合的故障診斷方法。該方法首先對振動信號進行完備總體經驗模態(tài)分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD),得到信號的高維特征,并采用GPLVM對高維特征進行維數(shù)約簡,然后利用約簡后的特征建立mcODM故障診斷模型。軸承故障檢測試驗表明,該方法能夠有效降低特征間的冗余性,且相較于ELM,mcODM模型能通過優(yōu)化邊際分布獲得較高的辨識精度。

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