【摘 要】
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传统的时域、频域、时频域分析方法基于振动信号对整个序列时间点分析,忽略了其中一小段时间序列数据变化规律,没有考虑其波形特征,无法有效提取特征.鉴于此,提出了基于符号
【机 构】
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中国石油大学（北京）海洋工程研究院,中国石油大学（北京）机械与储运工程学院,中国石油大学（北京）理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于迁移学习的往复压缩机故障诊断机制及预测预警模型研究”（51674277）.
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传统的时域、频域、时频域分析方法基于振动信号对整个序列时间点分析,忽略了其中一小段时间序列数据变化规律,没有考虑其波形特征,无法有效提取特征.鉴于此,提出了基于符号聚合近似算法（ SAX）的故障特征提取方法.该方法对机械振动信号SAX符号化近似表 示,之后通过一定长度滑动窗口确定符号串类型,统计符号串频数,作为特征值,最后排列各个 特征值,归一化后得到向量,作为该数据样本的特征向量.该方法针对周期序列中一小段数据进 行对比,描述其变化规律,挖掘内在信息,形成数据模态,然后对各类模态统计分析,有效提取 了原
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