基于改进t-SNE和RBFNN的柴油机故障诊断

针对柴油机故障诊断问题，提出一种基于改进t分布的随机邻域嵌入（t-SNE）和径向基函数神经网络（RBFNN）的柴油机故障诊断方法。针对t-SNE算法对振动信号的实际降维效果不够理想的问题，进行自适应加权优化；引入遗传算法（GA）解决果蝇优化算法（FOA）陷入局部最优的问题，将GA-FOA应用于RBFNN参数选取中；采用改进后的RBFNN模型对经自适应加权t-SNE降维的数据进行故障识别。研究结果表明，改进后的算法能明显改善聚类效果，提高故障识别的正确率，具有良好的应用前景。