基于稀疏性非负矩阵分解和支持向量机的轴心轨迹图识别
【摘要】：轴心轨迹图可以直观、形象地表达出设备的运行状况,但目前大部分对轴心轨迹的自动识别都需要选择和提取特征。本文提出使用稀疏性非负矩阵分解(Sparse Non-negative Matrix Factorization,SNMF)和支持向量机对轴心轨迹图进行识别进而判断机器运行状态的方法,避免了特征选择和提取。该方法大大减少了支持向量机自动识别的计算复杂度,并有效地提高了识别精度。此外,本文对影响识别率的SNMF的各参数进行了讨论。实验结果表明,该方法对轴心轨迹图的识别十分有效。
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