基于PCA-KLFDA的小样本故障数据集降维方法

针对小样本故障数据集降维问题,提出一种基于主元分析(PCA)和核局部费歇尔判别分析相结合的子空间降维方法.该方法首先应用PCA提取数据集中的关键信息并实施降维,然后将该子空间通过高斯核方法映射至高维线性空间,并在高维空间基于局部费歇尔判别分析训练出一个最有辨别力的低维分类特征集.用双跨转子实验台的一组故障特征数据集进行验证,结果表明:该方法能有效应对小样本的降维问题,达到增大不同故障样本集合间距离、使同类故障样本间的类内距离减小的效果,为基于数据驱动途径实现智能故障辨识技术中涉及的小样本故障数据集类别划分问题提供了一种新方法.

Small sample size fault data recognition based on the principal component analysis and kernel local Fisher discriminant analysis