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文档简介

基于图嵌入流形学习的转子故障数据集降维与分类方法研究

摘要：随着现代工业的快速发展，转子故障对工业生产的影响越来越大。为了在转子故障诊断中提高准确率和效率，本文提出了一种基于图嵌入流形学习的转子故障数据集降维与分类方法。该方法能够将高维转子故障数据降维到低维空间，并利用图嵌入流形学习算法进行分类。实验结果显示，该方法在转子故障诊断中取得了较好的性能。

1.引言

转子是工业生产中常见的重要组件，然而，由于长时间运行和外部因素的影响，转子可能会发生故障。准确地诊断转子故障对工业生产的稳定运行和维修的准确性至关重要。

2.相关工作

在过去的几十年中，学者们提出了许多转子故障诊断方法。其中，数据降维是提高转子故障诊断性能的关键步骤之一。流形学习算法是一种常用的数据降维方法，能够将高维数据投影到低维空间。目前，基于流形学习的数据降维方法在转子故障诊断中已经取得了一定的成功。

3.方法概述

3.1转子故障数据集采集

为了研究转子故障诊断问题，我们首先采集了转子故障数据集。该数据集包含了转子在不同工况下的多维特征，如转速、温度、振动等。

3.2图嵌入流形学习算法

为了对转子故障数据进行降维和分类，我们使用了图嵌入流形学习算法。该算法能够通过构建数据之间的图关系来保留原始数据的局部和全局结构信息，并将高维数据映射到低维空间。

3.3转子故障分类方法

在得到降维后的数据之后，我们使用支持向量机（SVM）算法进行转子故障分类。SVM算法是一种常用的机器学习算法，在转子故障分类中已经得到广泛应用。

4.实验设计与结果分析

为了评估所提出的方法在转子故障诊断中的性能，我们进行了一系列实验。结果显示，所提出的基于图嵌入流形学习的转子故障数据降维与分类方法能够显著提高转子故障诊断的准确率和效率。

5.结论

本文提出了一种基于图嵌入流形学习的转子故障数据集降维与分类方法。该方法能够将高维转子故障数据降维到低维空间，并利用图嵌入流形学习算法进行分类。实验结果表明，该方法在转子故障诊断中具有较好的性能，可为工业生产中的转子故障诊断提供一种有效的方法本文提出了一种基于图嵌入流形学习的转子故障数据集降维与分类方法。通过采集转子在不同工况下的多维特征数据集，我们使用图嵌入流形学习算法对数据进行降维和分类，并利用支持向量机算法进行故障分类。实验结果表明，所提出的方法在转子故障诊断中能够显著提高准确率和效率。这种方法具有较好的性能，在工业生产中可为转子故障诊断提供一种有效的解决方案。通过该方法，可以提高故障诊断的精确度，减少维

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