【摘 要】
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为消除多通道观测信息冗余，压缩高维故障特征，简化特征提取工作，提出了一种基于独立分量分析和互信息分析的信息融合压缩方法。利用独立分量分析的冗余取消特性和互信息的高阶统
【机 构】
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嘉兴学院机电工程学院,浙江大学机械与能源工程学院
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为消除多通道观测信息冗余，压缩高维故障特征，简化特征提取工作，提出了一种基于独立分量分析和互信息分析的信息融合压缩方法。利用独立分量分析的冗余取消特性和互信息的高阶统计特征，实现了对机器多通道传感观测信息的两级融合压缩。实验结果表明：在尽可能保留原始观测信息的前提下，多通道传感观测实现了信息充分融合，维数显著压缩，并保持了对不同故障模式较好的分类。从而，为构建在线实时的机器故障模式分类器奠定了基础。
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