[發明專利]一種基于UMAP降維算法的高速電主軸故障識別方法在審
| 申請號： | 202111191262.7 | 申請日： | 2021-10-13 |
| 公開（公告）號： | CN113935375A | 公開（公告）日： | 2022-01-14 |
| 發明（設計）人： | 殷雄;戴野;王剛;李兆龍;劉廣東 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱理工大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08;G01H17/00;G01M13/00 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 150080 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 umap 算法 高速 主軸 故障 識別 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于UMAP降維的高速電主軸故障識別方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟1：讀取數據庫中不同故障的振動信號的數據集生產訓練集，獲取待檢測高速電主軸的振動信號生成測試集，將訓練集和測試集生成初始數據集；
步驟2：利用時域分析和頻域分析來處理初始數據集，得到初始特征集；
步驟3：將初始特征集進行歸一化處理，然后通過UMAP降維算法對得到的數據聚類并降維；
步驟4：通過人工智能識別算法，識別聚類后的數據，從而實現高速電主軸的故障識別。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于步驟3，包括以下步驟：
選取UMAP降維將聚類算法將高維特征量進行聚類結果進行降維，進行二維可視化研究UMAP是通過概率分布來找到數據內在隸屬關系。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征將UMAP降維算法結合GA-SVM識別技術，運用于高速電主軸的故障識別。
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