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基于加权多特征融合和SVM分类的故障特征筛选方法

773   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 09:01:23
本发明提供一种基于加权多特征融合和SVM分类的故障特征筛选方法，步骤如下：一：获取时序数据二：提取时域(T)、频域(P)、能量(E)及熵特征(S)，形成高维特征集(Q)；三：筛选出诊断率大于50％的特征(Q1)并进行相关性分析，剔除相似度超过85％的特征(Q2)；四：通过PCA及载荷评分法选出得分最高的特征，形成新的子特征集(T3、P3、E3、S3)；五：对T3、P3、E3、S3进行SVM诊断，根据诊断率Ri得到权重Wi；六：进行特征的加权融合；七：融合后特征输入分类器进行诊断。通过以上步骤，得到一组能够维持故障内在信息的最佳特征，保证特征所代表的原始失效信息、提高故障诊断正确率，对高效进行机械故障诊断具有重要意义。
声明：
“基于加权多特征融合和SVM分类的故障特征筛选方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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