论文部分内容阅读
针对自动机振动信号的非线性与短时冲击特性，提出一种基于混沌理论和相关向量机（relevancevectormachine，RVM）相结合的自动机故障诊断方法。首先，计算每一组自动机振动信号的最大Lyapunov指数、关联维数、Kolmogorov熵和相对关联距离熵共4个混沌参数并组成特征矩阵，从而表征自动机状态信息。然后，将特征矩阵输入RVM中进行分类识别。判断故障类型。自动机故障诊断实例表明，通过提取自动机振动信号的4个混沌参数可以实现其运行状态信息表征，并且RVM能够较精确地识别自动机的常见故障；此外