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    基于加權多特征融合和SVM分類的故障特征篩選方法

    910   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 09:01:23
    本發明提供一種基于加權多特征融合和SVM分類的故障特征篩選方法，步驟如下：一：獲取時序數據二：提取時域(T)、頻域(P)、能量(E)及熵特征(S)，形成高維特征集(Q)；三：篩選出診斷率大于50％的特征(Q1)并進行相關性分析，剔除相似度超過85％的特征(Q2)；四：通過PCA及載荷評分法選出得分最高的特征，形成新的子特征集(T3、P3、E3、S3)；五：對T3、P3、E3、S3進行SVM診斷，根據診斷率Ri得到權重Wi；六：進行特征的加權融合；七：融合后特征輸入分類器進行診斷。通過以上步驟，得到一組能夠維持故障內在信息的最佳特征，保證特征所代表的原始失效信息、提高故障診斷正確率，對高效進行機械故障診斷具有重要意義。
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    “基于加權多特征融合和SVM分類的故障特征篩選方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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    失效分析
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