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文档简介

LLE在转子故障信号消噪及维数约简中的应用2012.1.5目录

一、选题意义二、研究内容三、研究方法一、选题意义

选题意义

诊断内容研究对象诊断方法信号降噪特征提取状态识别振动信号呈现数据量大非线性程度高且噪声干扰强等特征信号降噪线性平滑处理特征提取扭曲数据本质结构一、选题意义

选题意义

流形学习揭示掩盖在复杂数据背后潜在结构的数据驱动方法局部线性嵌入（LocalLinearEmbedding）保证将流形上近距离的点映射到低维空间依然是近邻点Wij

平移展缩旋转不变邻近点关系计算时间快一、选题意义

国内外发展现状

Nonlineardimensionalityreductionbylocallylinearembedding

模式识别

天文数据处理

语音信号处理

信息检索

图像处理

数据可视化

故障诊断领域研究较少非线性流形学习降噪

特征提取

二、研究内容研究目标

1.提升LLE运算速度与精度3.增强特征提取能力2.提高转子降噪方法性能更适用于转子故障诊断二、研究内容LLE降噪方法

一维含噪信号高维空间非线性降维反求一维信号LLE用于信号降噪1.C-C法将一维信号升至高维空间2.用改进的LLE算法在相空间降维LLE特征提取

二、研究内容适合于转子故障信号的LLE改进方法1.LLE参数优化更有效进行特征提取2.增量LLE增量数据分析3.监督LLE充分利用标签信息原始特征空间构建局部邻域选取低维特征提取二、研究内容需解决的关键问题

1.如何确定K值2.如何选择邻域数目3.如何给类间距离加权三、研究方法文献研究法实验对比法技术路线

振动信号采集信号降噪特征提取实验验证分析结果性能改进三、研究方法实验方案

模拟转子某种故障信号加噪声信号

LLE降噪分析结果增加若干数据测试点采集振动信号

LLE降噪总结归纳分析结果选取故障若干样本点

LLE特征提取

ILLE特征提取总结归纳效果对比降噪实验特征提取三、研究方法可行性分析

坚实理论基础

前期成果积累

良好实验设备

诸多领域的广泛应用三、研究方法创新性

剪枝原理统计距离LLE降噪

增强算法的实时性和非线性

更好分离噪声信号为快速准确处理增量数据

改进的LLE恳请各位老师提出宝贵意见！。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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