公开(公告)号：CN116502068A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310478876.6

申请日：2023-04-28

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 赵玲 ,  丁嘉伟 ,  李攀 ,  池鑫

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明具体涉及基于自适应邻域选择与流形边距的多流形特征约简方法，包括：通过密度缩放因子算法计算每个样本点的密度缩放因子；通过样本点的密度缩放因子自适应调节其邻域值，得到每个样本点的理想邻域值；计算其最小线性表示权重，以此自适应的构建流形内图和流形间图；采用流形图最小线性表示误差计算对应的流形内图散度矩阵和流形间图散度矩阵；通过流形内图散度矩阵和流形间图散度矩阵计算对应的流形边距；通过最大化流形边距和最小化类内差异对原始数据进行降维提取，得到对应的降维数据。本发明能够通过密度缩放因子自适应调整每个样本点的邻域值至理想邻域大小，同时能够更好的适应现实数据多流形分布的特性。

公开(公告)号：CN116361632A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310362388.9

申请日：2023-04-06

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 赵玲 ,  池鑫 ,  刘洋 ,  黄大荣 ,  丁嘉伟 ,  李攀 ,  孟阳

IPC: G06F18/213 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明涉及轴承故障特征提取领域，具体涉及基于CEEMDAN和MCKD的轴承微小故障特征提取方法，包括：通过CEEMDAN算法对轴承故障信号进行分解，得到一系列的模态分量；从所有模态分量中筛选出满足预设条件的最优模态分量，并基于最优模态分量进行重构得到对应的重构信号；通过MCKD算法对重构信号进行特征增强，得到增强信号；对增强信号进行包络分析，并提取对应轴承故障信号中的微小故障特征信息。本发明能够降低轴承故障信号中的噪声干扰，并且能够有效增强轴承故障信号中的微弱冲击成分，从而能够提高轴承微小故障特征提取的有效性和准确性，并为轴承故障分析提取提供一种新思路。