資料介紹
針對(duì)故障診斷過程中基于簡(jiǎn)單的多類故障特征聯(lián)合決策存在特征集維數(shù)多、數(shù)據(jù)冗余、故障識(shí)別率不高的缺點(diǎn),提出了一種基于異類特征優(yōu)選融合的故障診斷方法。該方法根據(jù)多類特征數(shù)據(jù)的輪廓圖,分析各維特征數(shù)據(jù)的聚類特性,去除聚類性弱、對(duì)故障區(qū)分無益的冗余特征維度,僅保留聚類性強(qiáng)的特征維度用于故障識(shí)別。在軸承故障診斷實(shí)驗(yàn)中,選用故障信號(hào)時(shí)域統(tǒng)計(jì)量和小波包能量?jī)深惗嗑S特征進(jìn)行優(yōu)選融合,并采用反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障模式識(shí)別。故障識(shí)別率達(dá)到lOO%,顯著高于無特征優(yōu)選的故障診斷方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的方法簡(jiǎn)便易行,可以顯著提高故障識(shí)別率。
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