面向高維特征故障數據的進化軟子空間聚類算法

夏虎　莊健　于德弘

摘要：針對復雜機械設備故障診斷中特征量眾多且對各種故障敏感程度不同的現象，提出了采用軟子空間聚類算法來實現故障的識別方法。同時，針對傳統軟子空間聚類易陷入局部最優，目標函數設計受限制的缺點，又提出了采用進化計算實現聚類的方法。利用同類樣本在相關特征維上方差小的假設，新的目標函數能更好地評價聚類結果的質量。在該算法中，通過設計類中心和權重值的混合編碼以及聚類導向搜索算子，使算法更適于聚類問題的優化，而且設計的修復算子可有效地去除不合理的聚類結果。采用5組UCI數據集、2組軸承滾珠故障數據集和3組往復式壓縮機氣閥故障數據集對算法進行了測試，結果表明：該算法明顯好于幾種的軟子空間聚類算法，在Rand指標上最多可高出O.2266，并且對2組不同工況下一級缸氣閥故障可實現100%的故障識別。

關鍵詞：故障診斷；軟子空間聚類；進化算法；相關特征維