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      電子發燒友網>電子資料下載>工控技術>基于異類特征優選融合的故障診斷方法

      基于異類特征優選融合的故障診斷方法

      2017-12-04 | rar | 0.80 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對故障診斷過程中基于簡單的多類故障特征聯合決策存在特征集維數多、數據冗余、故障識別率不高的缺點，提出了一種基于異類特征優選融合的故障診斷方法。該方法根據多類特征數據的輪廓圖，分析各維特征數據的聚類特性，去除聚類性弱、對故障區分無益的冗余特征維度，僅保留聚類性強的特征維度用于故障識別。在軸承故障診斷實驗中，選用故障信號時域統計量和小波包能量兩類多維特征進行優選融合，并采用反向傳播（BP）神經網絡進行故障模式識別。故障識別率達到lOO%，顯著高于無特征優選的故障診斷方法。實驗結果表明所提出的方法簡便易行，可以顯著提高故障識別率。

      基于異類特征優選融合的故障診斷方法

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