【摘 要】
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基于数据驱动的故障预测通过对故障特征的历史数据进行建模,对新的数据进行分类,达到故障识别的目的。由于故障数据的样本空间小,而故障特征的维度非常高,故障预测的建模呈现
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基于数据驱动的故障预测通过对故障特征的历史数据进行建模,对新的数据进行分类,达到故障识别的目的。由于故障数据的样本空间小,而故障特征的维度非常高,故障预测的建模呈现高维度建模困难的特点。针对这些问题,本文利用主成分分析结合最小二乘支持向量机对故障数据进行建模,并构建故障预测的分类模型。首先利用主成分分析方法对高维的故障特征数据进行降维处理,保留故障信息贡献较大的特征(维度),再利用最小二乘支持向量机对降维的样本故障数据进行分类训练,构造故障的分类模型。在不同特征的故障数据集上的测试表明,基于主成分分析故障
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