【摘 要】
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在对旋转机械进行故障诊断时，通常要从时域、频域或时频域提取故障特征参数，组成原始的故障特征向量，然而在众多的故障特征当中并不是每个特征对于故障分类都是敏感且有效的。为
【机 构】
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燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室,燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475405);国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2014CB046405);河北省自然科学基金(E2013203161)
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在对旋转机械进行故障诊断时，通常要从时域、频域或时频域提取故障特征参数，组成原始的故障特征向量，然而在众多的故障特征当中并不是每个特征对于故障分类都是敏感且有效的。为此，本研究提出了基于ReliefF算法和相关度计算结合的故障特征降维方法。采用ReliefF加权特征选择算法对原始各特征的分类能力进行评价，选择出分类能力较强的特征；再通过特征相关度算法剔除其中分类能力相近的冗余特征，将剩余的分类能力较强的特征组成最终的降维特征向量用于故障分类和诊断，实现原始特征的降维。通过液压泵和滚动轴承的故障诊断实验，并
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