10.3969/j.issn.1004-6801.2013.z1.032
基于多小波包和邻域粗糙集的故障诊断模型
为了解决机械设备复合故障难以正确识别的问题,提出一种基于多小波包和邻域粗糙集的机械故障诊断模型.首先,采用多小波包对原始振动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解频带信号的时域特征组成原始特征；然后,采用邻域粗糙集方法筛选出敏感特征作为多分类支持向量机的输入,实现机械设备不同状态的自动识别.模型应用结果表明相比于传统小波包,多小波包分解够提取到更丰富的故障信息和获得较高的识别精度；邻域粗糙集能够从大量的原始特征中选择出敏感特征,减小分类算法的复杂性,进一步提高分类准确率.该模型在复合故障的诊断方面具有显著优势.
多小波包、传统小波包、邻域粗糙集、多分类支持向量机、故障诊断
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TH17;TP18
国家自然科学基金委员会和中国工程物理研究院联合基金资助项目11176024;国家自然科学基金重点资助项目51035007
2013-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
137-140
