【摘 要】
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针对旋转设备原始故障特征空间中存在的冗余特征问题,提出一种基于支持向量数据描述(SVDD)和遗传算法的故障特征优化方法.通过理论和实验分析构造了相对完备的设备声学故障特
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针对旋转设备原始故障特征空间中存在的冗余特征问题,提出一种基于支持向量数据描述(SVDD)和遗传算法的故障特征优化方法.通过理论和实验分析构造了相对完备的设备声学故障特征空间;依据特征可分离性评价准则和SVDD识别率从原始故障样本数据集中提取出先验知识,指导种群的初始化;以类内-类间距离判据和故障分类器的识别率评价种群中个体的适应度,在此基础上建立改进的遗传算法搜索最优故障特征子集.基于转子振动台所模拟的不平衡故障实验样本数据集,验证了该方法的有效性.
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