【摘 要】
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研究了基于马氏田口度量的滚动轴承故障诊断特征变量降维优化问题,提出一种新的混合马氏田口系统变量筛选方法。首先,计算马氏田口距离误分类率的加权和,建立变量筛选的混合
【机 构】
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郑州理工职业学院信息工程系,南京航空航天大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61473144)
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研究了基于马氏田口度量的滚动轴承故障诊断特征变量降维优化问题,提出一种新的混合马氏田口系统变量筛选方法。首先,计算马氏田口距离误分类率的加权和,建立变量筛选的混合整数线性规划模型;其次,运用Gompert二进制粒子群优化算法求解最优的滚动轴承故障诊断特征变量组合;最后,与标准二进制粒子群优化算法和二进制蚁群优化算法进行对比,结果表明,该方法能显著提高滚动轴承故障识别准确率和计算效率。
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