【摘 要】
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针对机械设备故障数据集的高维和海量引发的"维数灾难"问题,提出一种基于RelieflF算法和遗传算法相结合的有效故障特征筛选方法.首先,对经滤波消噪后的故障信号进行量化故障
【机 构】
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兰州理工大学机电工程学院 甘肃兰州 730050
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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针对机械设备故障数据集的高维和海量引发的"维数灾难"问题,提出一种基于RelieflF算法和遗传算法相结合的有效故障特征筛选方法.首先,对经滤波消噪后的故障信号进行量化故障特征提取,提取出时域、频域、小波包频带能量作为原始的描述故障状态的时频域特征.然后,基于ReliefF的方法对原始特征集进行初始筛选,剔除不相关特征,计算权值向量,并对相对应的特征进行加权;引入遗传算法对特征集进行二次筛选,去除冗余特征,得到精简后的最优特征子集.最后,采用KPCA分析对得到的最优特征子集进行分析,以辨识故障类别.结果表明,基于ReliefF和遗传算法的故障特征筛选方法可以剔除不相关和冗余特征,最终得到精简特征子集,并且筛选出的特征子集对故障类型的判别有很高的识别能力.
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