论文部分内容阅读
故障诊断的关键是特征向量提取和分类器的选择,提出一种综合运用多特征提取和多分类器组融合决策的故障诊断算法.多特征提取选择小波包变换、总体平均经验模式分解方法(Empirical Mode Decomposition,EEMD)和改进小波能熵方法,得到三组不同的故障特征信息;将这三组特征信息输入由3个最小二乘支持向量机(Least SquareSupport Vector Machine,LS-SVM)组成的分类器组进行初步诊断;采用自整定权值的决策模板法(Self-adjusting weigh-ted