类均值核主元分析法及在故障诊断中的应用

核主元分析在应用过程中,通常采用累积贡献率法确定核主元个数,舍弃一些贡献率较小的核主元,导致数据样本部分信息的损失,影响故障诊断的效果。针对这一情况,提出一种类均值核主元分析法,它将输入空间的数据样本映射到高维特征空间后,先求出各类映射数据的类均值矢量,然后在类均值矢量张成的子空间上对类均值矢量进行主元分析,利用构建的类均值核矩阵,建立类均值核主元算法。由类均值核主元形成的特征矢量包含原数据样本的全部变异信息,并且维数低于故障类别数,能够在类均值矢量基础上实现无信息损失的数据降维。将改进算法应用于滚动轴承故障诊断,结果表明,它具有比传统核主元分析更强的综合原始变量信息的能力,能更好地提取数据样本的类别信息,快速实现故障模式的准确识别。