【摘 要】
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故障原始样本特征集中往往存在着冗余和不相关的分量。为了提高故障诊断系统的快速性和准确性，有必要采取适当的方法对故障诊断系统进行特征优化。为此提出了一种基于遗传算法
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故障原始样本特征集中往往存在着冗余和不相关的分量。为了提高故障诊断系统的快速性和准确性，有必要采取适当的方法对故障诊断系统进行特征优化。为此提出了一种基于遗传算法的故障特征优化方法。方法对基本遗传算法的种群初始化方法，并对运算子进行了改进，同时利用支持向量机分类识别率构造遗传算法的适应度函数。通过对汽轮机减速箱轴承故障样本数据特征优化实例分析，结果表明方法能够得到更有利于分类的特征子集，使得故障诊断的准确率和计算效率都得到了改善，为关键设备状态监控与故障诊断提供了更为可靠的依据。
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