【摘 要】
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首先利用ICA及基于残余互信息的二次特征抽取策略,进行不同机械状态模式(包括正常和齿轮点蚀状态)的特征提取,随后以此训练某一典型神经网络(如多层感知器、径向基或自组织映
【机 构】
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浙江大学机械与能源工程学院,浙江大学机械与能源工程学院,浙江大学机械与能源工程学院
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首先利用ICA及基于残余互信息的二次特征抽取策略,进行不同机械状态模式(包括正常和齿轮点蚀状态)的特征提取,随后以此训练某一典型神经网络(如多层感知器、径向基或自组织映射网络),以实现模式的最终分类.借助ICA,隐藏于多通道振动观测中的高阶特征得以有效提取,从而实现机械状态模式的准确识别.对照分类实验结果表明,基于ICA-SOM分类方法不仅具有较好的故障模式分类能力,且实现简单,在机器运行状况监测中有较大的应用潜力.
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