TY -的A2 -安,Hyeong俊AU - Yu,他非盟- Li Hong-ru盟——田Zai-ke AU -王,卫国PY - 2016 DA - 2016/08/11 TI -滚动轴承退化状态识别基于GA的垂直距离优化SP - 9281098六世- 2016 AB -针对滚动轴承的实际退化状态的问题有一个可怜的特色和强大的模糊性,滚动轴承退化状态识别方法基于多畴的特征融合和降维流形学习结合GG集群提出了。首先,滚动轴承所有生命由当地characteristic-scale分解数据预处理(LCD)和六个典型特征包括相对能量谱熵(LREE),相对奇异谱熵(LRSE),双元素多尺度熵(TMSE),标准偏差(STD), RMS,和root-square振幅(XR)提取并组成原始多畴的特性集。然后,局部保持投影(垂直距离)是用来减少原始维度的融合特性和遗传算法应用于优化特征融合的过程。最后,模糊识别滚动轴承退化状态是由GG集群和最大隶属度原则和优秀的性能比较验证了该方法的识别精度的垂直距离和GA-LPP。SN - 1023 - 621 - 2016/9281098 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2016/9281098——摩根富林明旋转机械的国际杂志PB - Hindawi出版公司KW - ER