【摘 要】
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针对轴承不同故障状态难以识别的问题,将特征选择方法应用于滚动轴承故障诊断。在互信息方法的基础上提出非参数互信息(NPMI)的特征选择方法:首先从原始信号中提取能够表征轴
【机 构】
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新疆医科大学医学工程技术学院,新疆大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51765061)
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针对轴承不同故障状态难以识别的问题,将特征选择方法应用于滚动轴承故障诊断。在互信息方法的基础上提出非参数互信息(NPMI)的特征选择方法:首先从原始信号中提取能够表征轴承运行状态变化的时频域统计特征并建立多域特征集;然后利用NPMI特征选择方法去除特征集中的无关特征和冗余特征,建立敏感特征集,再利用多维尺度分析对敏感特征集进行降维可视化处理,比较特征的类别可分及聚类能力;最后将降维后的特征向量输入到支持向量机中得到不同故障的识别结果。以分类器正确率为依据,验证了基于非参数互信息特征选择方法的有效性和优越性
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