基于Lasso与RFE特征消除的RVM旋转机械故障预测

LZUFE-KMS > 长青学院

	基于Lasso与RFE特征消除的RVM旋转机械故障预测
	张媛媛1 ; 原思聪 1; 郭田奇 2
	2017
发表期刊	计算机工程与应用
期号	2018-08 页码:149-153
摘要	针对旋转机械故障诊断问题,提出一种基于相关向量机(RVM)的故障检测方法,RVM是一种用于回归和分类问题的贝叶斯稀疏核方法,其突出的优势是模型的稀疏性和预测的概率性。为进一步提高RVM模型的鲁棒性,减小样本数据中异常值对预测值的影响,针对Lasso方法进行特征选择时无法去除冗余特征的问题,提出以Lasso为底层算法的RFE递归特征消除方法去除样本数据集中无关特征和冗余特征。最后以工业环境下采集的数据作为样本集进行实验,同传统算法进行了比较,结果表明该方法在保持较高检测率的同时,提高了故障预测的时效性和稳定性。
关键词	旋转机械相关向量机故障诊断特征消除
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收录类别	北大核心 ; CSCD
ISSN	1002-8331
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6222105
来源期刊等级	C2类
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/1135
专题	长青学院
作者单位	1.西安建筑科技大学机电工程学院; 2.兰州财经大学统计学院
推荐引用方式 GB/T 7714	张媛媛,原思聪,郭田奇. 基于Lasso与RFE特征消除的RVM旋转机械故障预测[J]. 计算机工程与应用,2017(2018-08):149-153.
APA	张媛媛,原思聪,&郭田奇.(2017).基于Lasso与RFE特征消除的RVM旋转机械故障预测.计算机工程与应用(2018-08),149-153.
MLA	张媛媛,et al."基于Lasso与RFE特征消除的RVM旋转机械故障预测".计算机工程与应用 .2018-08(2017):149-153.