在采用多源信息进行机床故障诊断时,需要特征降维以降低模型复杂度,但传统的特征降维方法因涉及矩阵分解等原因时效性不高。针对此问题,提出一种基于多源信息融合与高斯随机映射的数控机床故障诊断方法。该方法针对多源信息的高维度特征,采用高效的随机映射(RP)方法进行降维,然后将降维后的特征向量输入到支持向量机(SVM)进行分类识别。实验表明,在处理高维数据时,随机映射在准确性以及时效性方面优势明显,利用该方法可以实现机床多种类型故障的高效、准确诊断,具有重要的工程实用价值。
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