基于局部线性嵌入算法的风机故障诊断方法及诊断模块

专利主权项内容

1.一种基于局部线性嵌入算法的风机故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、获取风机轴承故障数据，通过时频域联合分析对风机轴承故障数据进行预处理，提取风机轴承故障数据的关键时频域统计特征，得到处理后的数据，其中Di表示维度，Q表示样本数量，风机轴承故障数据包括正常数据、内圈故障数据、外圈故障数据和滚珠故障数据；S2、寻找每个样本的kmin-kmax近邻；S3、求得每个样本点取k近邻时对应的逼近系数，其中/>；S4、取每个样本点最小的逼近系数对应的k值作为自适应邻域参数，并令K=k，得到自适应邻域K，其中K表示第i个样本的自适应邻域参数；iiS5、根据自适应邻域K，通过多结构集成方法挖掘局部流形几何结构，得到样本点的集成权重系数；S6、根据样本点的集成权重系数，通过最小化损失函数获得最优的低维嵌入结果，将低维嵌入结果可视化，并利用降维结果进行风机故障诊断，输出风机故障诊断结果；步骤S2进一步包括，通过以下公式寻找每个样本的kmin-kmax近邻：
；其中，表示除样本/>外的另一样本，/>，该值越接近于1，两个样本点相似性就越高；步骤S3中，求得逼近系数的公式为：
；其中，n=2表示切空间标准正交基数量为2，是/>的奇异值，/>是由/>的k个近邻点构成的矩阵。。微信公众号马克数据网