一种基于迁移聚类的轴承性能退化评估方法

摘要

一种基于迁移聚类的轴承性能退化评估方法，涉及一种机器部件性能评估方法，该方法在轴承性能退化的历史监测数据集（即辅助域）上利用经典MEC推导实现历史知识的迁移，获得目标域轴承性能退化小样本数据集的聚类中心；引入核空间上的距离测度以改善退化样本的聚类性能，获得核空间上目标域轴承性能退化小样本数据集；利用核空间上的聚类中心对目标数据集中的测试样本进行聚类，实现待识别样本退化状态的自动标注。本方法解决基于数据驱动的轴承性能退化评估技术中通用样本匮乏问题，提供了一种新的途径，通过提高聚类样本的典型性提高轴承性能退化样本的聚类精度。