【摘 要】
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针对滚动轴承故障特征提取过程中存在低相关特征和特征信息冗余的问题,提出一种基于调整互信息(Adjust Mutual Information,AMI)和标准差(Standard Deviation,SD)的特征选择
【机 构】
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中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心,中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州医科大学医学信息学院
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目:矿山安全生产物联网关键技术与装备研发(2017YFC0804400,2017YFC0804401),国家重点基础研究发展计划(973):深部危险煤层无人采掘装备关键基础研究(2014CB046300)
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针对滚动轴承故障特征提取过程中存在低相关特征和特征信息冗余的问题,提出一种基于调整互信息(Adjust Mutual Information,AMI)和标准差(Standard Deviation,SD)的特征选择方法,量化评价统计特征并选择和故障状态相关度较高的统计特征用来进行轴承状态的判识;对于高维故障特征集采用线性判别分析方法实现数据从高维到低维的映射,提升基于支持向量机和极限学习机构建的故障诊断模型的性能。采用变负载情况下的12种滚动轴承故障数据进行实验验证所提方法的有效性和适应性,实验表明,所提
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