【摘 要】
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在滚动轴承故障诊断过程中,针对非故障敏感特征的干扰以及冗余信息的问题,提出一种基于ReliefF与标准差的故障敏感特征选取方法,从原始特征集中选取出对故障状态敏感度高的统
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院,中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心
【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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在滚动轴承故障诊断过程中,针对非故障敏感特征的干扰以及冗余信息的问题,提出一种基于ReliefF与标准差的故障敏感特征选取方法,从原始特征集中选取出对故障状态敏感度高的统计特征用于故障识别与分类。针对高维特征集,提出一种改进邻域保持嵌入的特征降维方法,实现对高维特征集的低维表示,并提升低维特征集的判别性能。最后,基于支持向量机构建故障诊断模型,采用变工况下12种轴承故障数据来验证所提出方法的有效性与适应性,实验结果表明,所提出方法能够提高故障诊断准确率,并具有较好的适应性。
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