为更好识别转子系统故障,将正交思想引入到局部Fisher判别分析(LFDA)中,提出了一种基于Schur正交的局部Fisher判别(SOLFD)监督流形学习算法.算法以转子故障训练样本为监督信息,通过局部加权邻接矩阵重新定义类内散度和类间散度,构建局部Fisher判别函数.以判别函数值最大化为目标,通过Schur正交分解方式求解最优正交投影向量.将新增测试数据投影到该向量上.获取新数据故障类别信息.转子故障诊断实验表明,相对其他流形学习算法,SOLFD算法有更好的诊断效果.
Schur正交 局部Fisher判别 故障诊断