【摘 要】
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在弱状态下燃油调节器的状态信号在空间中呈现较强模糊性,难以有效提取其状态特征并进行准确故障诊断。为此,在结合无监督聚类算法与多源信息融合技术的基础上,提出一种用于状态特征提取的质心尺度变化方法。以燃油调节器出口组件的压力脉动为目标,利用无监督聚类和信息融合算法对状态信号进行特征提取。设计尺度变化准则,对已提取的特征进行重构。在Linux环境中,利用Java语言编写特征提取算法、特征重构算法和K-N
【基金项目】
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国家重点研发计划(2019YFB2005100); 四川省重大科技专项课题(2019YFG0385);
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在弱状态下燃油调节器的状态信号在空间中呈现较强模糊性,难以有效提取其状态特征并进行准确故障诊断。为此,在结合无监督聚类算法与多源信息融合技术的基础上,提出一种用于状态特征提取的质心尺度变化方法。以燃油调节器出口组件的压力脉动为目标,利用无监督聚类和信息融合算法对状态信号进行特征提取。设计尺度变化准则,对已提取的特征进行重构。在Linux环境中,利用Java语言编写特征提取算法、特征重构算法和K-NN分类算法并进行测试。结果表明:经质心尺度变化后的重构特征数据,在新的特征空间中呈现相互独立分布,且K-NN分类算法能够有效地对输入数据进行分类;所提方法为燃油调节器的故障诊断系统搭建提供参考。
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