【故障诊断的归一化判别图嵌入】输出包括 NDGE 的最终投影矩阵、不同维度的准确率和每个样本对不同故障模式的概率附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在工业设备故障诊断中，故障特征往往存在 “高维冗余、类内离散、类间重叠” 的问题 —— 例如旋转机械的振动信号提取的时域、频域特征维度可达数十甚至上百维，其中包含大量与故障无关的冗余信息，且不同故障类型的特征在高维空间中相互交错，导致传统降维与分类方法诊断精度受限。归一化判别图嵌入（Normalized Discriminant Graph Embedding, NDGE） 作为一种基于图嵌入的监督降维算法，通过构建 “类内相似度图” 与 “类间差异度图”，在降维过程中同时最大化类间分离度与最小化类内离散度，实现高维故障特征的有效压缩与故障模式的精准区分。本文将从 NDGE 的最终投影矩阵推导、不同维度诊断准确率验证、样本故障模式概率计算三个核心方面，系统阐述其在故障诊断中的应用。

一、NDGE 的核心原理与最终投影矩阵构建

NDGE 的本质是通过图嵌入技术将高维故障特征映射到低维判别空间，其关键在于构建合理的图权重矩阵与目标函数，最终求解得到最优投影矩阵。以下为具体推导过程：

二、样本对不同故障模式的概率计算方法

NDGE 通过降维得到低维判别特征后，需进一步计算每个样本属于不同故障模式的概率，为故障诊断提供定量依据。常用概率计算方法包括 “基于距离的概率估计” 与 “基于分类器输出的概率校准” 两类。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 郭慧姗.准Z源逆变器直通调制策略及故障诊断研究[D].华北水利水电大学,2022.

[2] 周君琪.欠定盲源分离混合矩阵估计及源信号恢复算法[D].哈尔滨工程大学[2025-10-12].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.290258.

[3] 王军锋,张维强,宋国乡.模拟电路故障诊断的多小波神经网络算法[J].电工技术学报, 2006, 21(1):4.DOI:10.3321/j.issn:1000-6753.2006.01.007.

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