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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

张焱  汤宝平  邓蕾  
【摘要】:针对非负矩阵分解(NMF)收敛性问题,提出使用谱聚类方法为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。

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