【摘 要】
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为实现滚动轴承故障特征分析,提出了一种基于小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)结合随机森林(Random Forests,RF)的滚动轴承故障分析模型。首先,采用小波包变换对振
【机 构】
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中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州医科大学医学信息学院
【基金项目】
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国家重点研发计划—矿山安全生产物联网关键技术与装备研发(2017YFC0804400,2017YFC0804401),国家重点基础研究发展计划(973)—深部危险煤层无人采掘装备关键基础研究(2014CB046300)
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为实现滚动轴承故障特征分析,提出了一种基于小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)结合随机森林(Random Forests,RF)的滚动轴承故障分析模型。首先,采用小波包变换对振动信号进行分解,对终端节点进行重构,再计算重构信号及其希尔伯特边际谱的11种统计参数,得到统计特征,构建原始特征集;针对原始特征集中存在的冗余和干扰特征,提出一种基于平均精确率减少的特征选择方法(Features Selection base on Mean Decrease Accuracy,FS
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