基于EMD与GA-PLS的特征选择算法及应用

摘要：

针对振动信号非平稳性和特征优化选择的问题,提出一种基于EMD和GA-PLS的特征选择算法.在该算法中,首先,采用EMD方法将振动信号分解成多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),对IMF分量建立自回归(AR)模型,以AR模型系数和残差作为初始特征向量,然后,遗传算法与偏最小二乘法相结合(GA-PLS)的算法对初始特征向量进行筛选得到新的特征向量,最后,以新的特征向量为输入,建立分类器,用来识别手动换向阀的工作状态和判断故障类型.实验结果表明,采用该特征选择算法能准确地选择出特征,并能应用于手动换向阀的故障诊断.

关键词：经验模态分解、自回归模型、遗传算法与偏最小二乘法算法、特征选择、手动换向阀

所属期刊栏目：31

分类号：TH17;TP18

在线出版日期：2012-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：134-138