【摘 要】
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研究核聚类方法在机械故障检测中的应用问题,将基于半监督学习的模糊核聚类方法用于齿轮箱早期故障的检测.机械故障早期检测的难点是故障特征不明显、样本差异小.基于半监督
【机 构】
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华南理工大学汽车工程学院,广东,广州,510640
【出 处】
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第九届全国振动理论及应用学术会议暨中国振动工程学会成立20周年庆祝大会
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研究核聚类方法在机械故障检测中的应用问题,将基于半监督学习的模糊核聚类方法用于齿轮箱早期故障的检测.机械故障早期检测的难点是故障特征不明显、样本差异小.基于半监督学习的核聚类方法利用少量已知模式的样本,结合大量未知模式的样本进行半监督学习,得到较好的识别效果.进行了齿轮箱正常运行和齿轮轻微剥落的故障实验,比较了基于半监督学习的核聚类方法与无监督学习核聚类方法的检测效果.结果表明,基于半监督学习的核聚类方法性能更优越.
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