齿轮裂纹程度识别的有序分类算法

发布时间：2017-10-04 17:04

  本文关键词：齿轮裂纹程度识别的有序分类算法

  更多相关文章： 有序分类 特征选择 故障诊断 严重程度 齿轮裂纹程度识别

【摘要】：为识别齿轮裂纹的严重程度信息,提出一种基于有序分类的故障严重程度识别方法.将故障严重程度识别问题视为不同严重程度之间存在序结构,并且部分特征和故障严重程度之间存在单调依赖关系的有序分类问题,从有序分类出发,建立有序分类的故障严重程度识别模型.研究故障严重程度识别中的特征评价和特征选择问题,利用排序互信息指标区分原始特征集中的单调特征和非单调特征,提出单调特征和非单调特征混合存在情况下的有序分类特征选择算法.齿轮裂纹程度识别实验结果表明:提出的有序分类特征选择算法可以降低特征空间维数,能选择出分类能力强的故障特征子集,提高了故障严重程度识别的准确性.
【作者单位】： 厦门理工学院应用数学学院;哈尔滨工业大学能源科学与工程学院;
【关键词】： 有序分类 特征选择 故障诊断 严重程度 齿轮裂纹程度识别
【基金】：福建省自然科学基金(2015J01278)
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 近年来,故障诊断技术得到了广泛深入地研究,对企业的关键机组实行状态监测和故障诊断,保障这些设备的安全高效运行,避免灾难性事故的发生,具有显著的经济效益和社会效益.与传统的故障诊断技术不同,故障严重程度识别并不关注故障的类型,而是考虑在同一故障类型下的故障严重性信

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本文编号：971800