图 文 导 读

Figure 1 Graphical Abstract

 稀疏子空间聚类是一种基于谱聚类的数据聚类方法。由于高维数据通常分散在许多低维子空间的并集上，它们在合适的字典中的表示是稀疏的。稀疏子空间聚类技术应用于滚动轴承故障诊断取得了不错效果，其目标是建立一个能够揭示高维数据真实子空间结构的表示模型，利用高维数据的稀疏表示系数构造相似矩阵，然后将得到的表示系数和相似矩阵在子空间中进行聚类。然而，稀疏子空间聚类算法的设计是一种全局表达方式，其中每个数据点由所有可能的聚类数据点表示。这导致相似矩阵的非对角块中出现非零项，从而降低了矩阵的识别性能。

 为了提高滚动轴承稀疏子空间的聚类能力和算法在大量背景噪声下的鲁棒性，石家庄铁道大学赵乐博士、杨绍普教授和刘永强教授提出了一种降维图稀疏子空间聚类技术，通过对包络信号的特征提取，利用奇异值分解降低特征矩阵的维数，将相关距离代替样本间的欧氏距离，建立了一种基于降维图的稀疏子空间聚类技术；进而利用仿真数据和西储大学的轴承数据，验证了所提出的算法可提高聚类的准确性和紧凑性。研究成果发表于《国际机械系统动力学学报（英文）》(International Journal of Mechanical System Dynamics, IJMSD)。

Keywords: 

correlation distance; dimension reduction; sparse subspace clustering

DOI: 10.1002/msd2.12019

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Cite this article:

Zhao L, Yang S, Liu Y. Dimension reduction graph-based sparse subspace clustering for intelligent fault identification of rolling element bearings. Int J Mech Syst Dyn. 2021;1:207-219.

作 者 简 介

杨绍普 石家庄铁道大学教授，国家杰出青年科学基金获得者，“973”首席科学家，河北省燕赵学者。长期从事车辆动力学与机械系统故障诊断的研究与应用，先后主持“973”项目、国家自然科学基金重大仪器专项项目、国家自然科学基金重点项目、高铁联合基金重点项目等国家级项目10项，铁道部、河北省科研项目40余项；发表SCI、EI收录论文230余篇。作为第一完成人获国家科技进步二等奖1项，国家自然科学二等奖1项。现任国际机构与机器学联合会（IFToMM）振动技术委员会委员、中国力学学会副理事长、中国振动工程学会常务理事、中国机械工程学会理事。

刘永强 石家庄铁道大学教授、博士生导师，河北省青年拔尖人才，中国力学学会力学名词审定工作委员会委员，中国力学学会、中国振动工程学会高级会员，中国振动工程学会转子动力学专委会常务理事、故障诊断专委会理事。长期以来一直从事(机车)车辆系统动力学与控制、机车车辆状态监测与故障诊断等方面的研究。

期 刊 简 介

IJMSD由来自12个国家的15位院士、14位国际学会主席、13位其他国际期刊主编等53位科学家和国际出版巨头美国Wiley出版社合作创立。主编为南京理工大学芮筱亭院士，3位合作主编分别是加拿大皇家学会会士、加拿大工程院院士、欧洲科学院院士、加拿大麦吉尔大学Marco Amabili院士，国际理论与应用力学联盟IUTAM)前司库、国际多体系统动力学协会(IMSD)前主席、德国斯图加特大学Peter Eberhard教授和美国工程院及科学院两院院士、英国皇家学会外籍院士、欧洲科学院外籍院士、中国科学院外籍院士、美国工程科学协会前主席、美国西北大学Yonggang Huang院士。

 IJMSD旨在用机械系统动力学科学与技术为现代装备设计、制造、试验、评估和使用全生命周期性能的提升提供先进的理论、软件、方法、器件、标准，为全球科学家和工程专家提供广泛的机械系统动力学国际交流平台。IJMSD强调从“系统”视角及系统级工具理解动力学，所涉及的机械系统不仅包括各种不同尺度的机械系统和结构，还包括具有多物理场/多学科特征的综合机械系统。

 目前，IJMSD 已被ESCl, Scopus, Inspec, DOAJ等收录。2023年免收出版费，并为已录用稿件免费提供专业语言润色服务，欢迎全球科学家投稿交流。

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