【摘 要】
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为提高故障数据集的分类精度,将ReliefF算法与量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)进行结合,提出一种能够降低故障数据集维度的敏感故障特征选择方法
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675253)
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为提高故障数据集的分类精度,将ReliefF算法与量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)进行结合,提出一种能够降低故障数据集维度的敏感故障特征选择方法。首先,在对经滤波消噪后的故障信号进行多域量化特征提取基础上,设定时域与频域特征、经小波包分解得到的各频带能量特征作为描述转子系统故障状态的初始故障特征集,并用转子系统的典型故障模拟信号集合得到了一种原始的故障数据集。随后,用ReliefF算法通过迭代计算得到的权值对故障数据集各特征向量进行加权、并
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