Mass Laplacian Discriminant Analysis and Its Application in Gear Fault Diagnosis
المؤلفون المشاركون
Wang, Guangbin
Wang, Xiaohui
Lv, Ying
Wang, Tengqiang
Cheng, Huanke
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Fault diagnosis is essentially the identification of multiple fault modes.
How to extract sensitive features and improve diagnostic accuracy is the key to fault diagnosis.
In this paper, a new manifold learning method (Mass Laplacian Discriminant Analysis, MLDA) is proposed.
Firstly, it is assumed that each data point in the space is a point with mass, and the mass is defined as the number of data points in a certain area.
Then, the idea of universal gravitation is introduced to calculate the virtual universal gravitation between data points.
Based on the Laplace eigenmaps algorithm, the gravitational Laplacian matrix between the same kind of data and the heterogeneous data is obtained, and the discriminant function is constructed by the ratio of the virtual gravitation between the heterogeneous data and the virtual gravitation between the similar data; the projection function with the largest discriminant function value is the optimal feature mapping function.
Finally, based on the mapping function, the eigenvalues of the training data and the test data are calculated, and the softmax algorithm is used to classify the test data.
Experiments on gear fault diagnosis show that this method has higher diagnostic accuracy than other manifold learning algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Guangbin& Lv, Ying& Wang, Tengqiang& Wang, Xiaohui& Cheng, Huanke. 2020. Mass Laplacian Discriminant Analysis and Its Application in Gear Fault Diagnosis. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212712
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Guangbin…[et al.]. Mass Laplacian Discriminant Analysis and Its Application in Gear Fault Diagnosis. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212712
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Guangbin& Lv, Ying& Wang, Tengqiang& Wang, Xiaohui& Cheng, Huanke. Mass Laplacian Discriminant Analysis and Its Application in Gear Fault Diagnosis. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1212712
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1212712
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر