[發(fā)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?zhí)枺?/td> | 202111191262.7 | 申請日： | 2021-10-13 |
| 公開（公告）號： | CN113935375A | 公開（公告）日： | 2022-01-14 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 殷雄;戴野;王剛;李兆龍;劉廣東 | 申請（專利權(quán)）人： | 哈爾濱理工大學(xué) |
| 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(guān)鍵詞： | 一種 基于 umap 算法 高速 主軸 故障 識別 方法 | ||
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(shù)據(jù)庫中不同故障的振動信號的數(shù)據(jù)集生產(chǎn)訓(xùn)練集，獲取待檢測高速電主軸的振動信號生成測試集，將訓(xùn)練集和測試集生成初始數(shù)據(jù)集；
步驟2：利用時域分析和頻域分析來處理初始數(shù)據(jù)集，得到初始特征集；
步驟3：將初始特征集進(jìn)行歸一化處理，然后通過UMAP降維算法對得到的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)高速電主軸的故障識別。
2.根據(jù)權(quán)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(jìn)行聚類結(jié)果進(jìn)行降維，進(jìn)行二維可視化研究UMAP是通過概率分布來找到數(shù)據(jù)內(nèi)在隸屬關(guān)系。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征將UMAP降維算法結(jié)合GA-SVM識別技術(shù)，運(yùn)用于高速電主軸的故障識別。
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G06K 數(shù)據(jù)識別；數(shù)據(jù)表示；記錄載體；記錄載體的處理
G06K9-00 用于閱讀或識別印刷或書寫字符或者用于識別圖形，例如，指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯誤的檢測或校正，例如，用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的，例如，由不同形狀的各個筆畫組成的，而且每個筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理，即無須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
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