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基于Lasso与RFE特征消除的RVM旋转机械故障预测
一、引言
随着工业化进程的加速，机械设备在工业生产中扮演着举足轻重的角色。轴承作为旋转机械的重要组成部分之一，其故障对机械设备的正常运转会造成严重影响。因此，实现对旋转机械故障的监测与预测至关重要。研究表明，监测与预测系统的精度与可靠性与特征提取及选取的方法密切相关。与传统的特征提取方法相比，Lasso与RFE技术是近年来备受研究者青睐的新兴特征选取方法之一。本文拟对基于Lasso与RFE特征消除方法的旋转机械故障预测进行研究探讨。
二、Lasso与RFE特征选取方法介绍
1.Lasso特征选取方法
Lasso，即LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，是一种基于回归分析的特征选取方法。其基本步骤为首先对样本数据进行线性回归，然后对回归系数进行限制，使得某些系数为0。这样可以压缩数据集的维度，缩小回归模型的规模，从而提高预测的精度。
2.RFE特征选取方法
RFE，即RecursiveFeatureElimination，是一个递归特征消除算法。其主要思想是基于学习器的复杂度对特征进行排序，并依次对复杂度较高的特征进行消除。递归过程中，特征子集逐渐缩小，最终选择出的特征子集是能够使得学习器性能最优的。
三、RVM旋转机械故障预测
RVM，即RelevanceVectorMachine，是一种基于支持向量机的分类器。由于具有学习速度快，参数少，计算简单的优点，RVM在振动信号监测领域中应用广泛。
在RVM模型中，首先需要通过提前定义的选定特征来对旋转机械故障信号进行处理。然后通过训练来确定每个特征的权重和偏差，以确定最终的模型。
四、基于Lasso与RFE特征消除的RVM旋转机械故障预测
采用Lasso与RFE特征消除的RVM旋转机械故障预测方法主要包括以下几个步骤：
1.数据预处理
从机械故障监测传感器中收集相关信号数据，利用快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频谱信号，并计算相关统计量。预处理过程可以有效降低数据噪声的影响。
2.特征提取
利用Lasso技术对频谱信号进行特征选取，再利用RFE方法对所选的特征进行进一步缩减。选出的特征可帮助实现旋转机械故障信号与其他信号之间的有效区分。
3.模型训练
选取训练数据集，并且将其分为训练集和测试集。通过优化算法对特征提取后的数据模型进行训练，并确定每个特征的权重和偏差。
4.故障监测
利用训练得到的模型进行故障监测和预测。当检测到机械故障信号时，预测算法会根据故障信号的种类，对旋转机械故障种类进行分类，并确定故障的位置、类型和严重程度。
五、实验结果与分析
实验结果表明，采用基于Lasso与RFE特征消除的RVM旋转机械故障预测方法能够有效地提高故障预测的精度和效率。经过数据预处理和特征提取，选出的特征能够帮助预测算法区分故障信号与其他噪声信号，从而提高故障预测的精度。与传统的特征提取方法相比，Lasso与RFE特征消除方法在缩减特征集的同时不会损失信息，能够有效地提高模型的稳定性和可靠性。
六、总结
本文主要从Lasso与RFE特征消除角度出发，探讨了RVM旋转机械故障预测的方法。实验结果表明，采用基于Lasso与RFE特征消除的RVM旋转机械故障预测方法能够有效地提高故障预测的精度和效率，优于传统的特征提取方法。在以后的应用中，该方法不仅可以对维修周期进行有效推断，而且还可以有效地实现旋转机械的在线监测和故障预测。