基于改进聚类评价的特征选择和轴承故障诊断方法

王威; 田媛媛; 丁恩杰; 俞啸

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基于改进聚类评价的特征选择和轴承故障诊断方法

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cqvip: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,所提方法能够有效筛选出相关特征,实现滚动轴承故障状态的准确识别,并具有良好的适应性。

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来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2020年第4期|5-813|共5页
作者
王威; 田媛媛; 丁恩杰; 俞啸;
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作者单位

中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心江苏徐州 221008;

中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州 221008;

徐州医科大学医学信息学院江苏徐州 221009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;金属切削加工工艺;
关键词
故障诊断; 特征选择; FCM; EEMD; LDA;

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