基于谱聚类的救援提升车故障诊断方法

针对救援提升车结构复杂、工况故障数据独立性差、故障诊断难的特点,提出一种基于谱聚类的半监督支持向量机救援提升车故障诊断算法。该算法利用谱聚类的思想挖掘原始故障数据的隐藏特征信息,有效区分不同耦合程度的部件系统中故障信息的独立结构特征。首先根据原始输入数据建立故障图谱,然后通过建立拉普拉斯矩阵获取更加符合聚类假设的核函数,最后,建立半监督支持向量机模型,利用梯度下降算法求解最终分类结果。将上述算法应用于XCA30＿JY救援提升车工况故障诊断系统,通过搭建真实仿真环境,对采集到的工况数据进行分类,获取最终分类效果。为评价其性能,分别与传统支持向量机及梯度下降半监督支持向量机进行比较。实验结果表明：提出的算法对于救援提升车故障诊断具有较好的分类效果,救援提升车工况故障分类错误率降低至10.2%,可有效解决复杂工况故障诊断难题。由于本算法具备任意样本空间聚类及非凸函数优化求解能力,因此,除可广泛应用于车载故障诊断系统外,对于数据分类、模式识别等方面具有普遍的应用和指导意义。