本文關(guān)鍵詞：故障診斷中的數(shù)據(jù)建模與特征選擇

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【摘要】：機(jī)器學(xué)習(xí)方法在故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛的運(yùn)用,通過(guò)對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)做出分析,在最快時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)異常并立刻做出反應(yīng)。它的主要目標(biāo)是設(shè)計(jì)算法并分析采樣數(shù)據(jù),使計(jì)算機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)"自我學(xué)習(xí)"的過(guò)程,進(jìn)行適合研究對(duì)象的特征提取和特征選擇,來(lái)預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)的可能行為。本文結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn),以傳動(dòng)軸為研究對(duì)象,對(duì)機(jī)械制造業(yè)中的故障診斷特征提取與特征選擇過(guò)程進(jìn)行了研究。文中列出了零部件故障診斷時(shí)域和頻域主要使用的故障特征函數(shù),并給出了特征提取與特征選擇的流程和方法,使用BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行基于數(shù)據(jù)的建模分析,結(jié)合數(shù)據(jù)模型,進(jìn)行了適用于本次評(píng)估的特征參數(shù)提取和選擇。
【作者單位】： 中國(guó)航空計(jì)算技術(shù)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 故障診斷 數(shù)據(jù)建模 特征選擇
【分類(lèi)號(hào)】：TH17;TP181
【正文快照】： 1介紹基于數(shù)據(jù)建模的故障診斷,通過(guò)對(duì)異常的數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)預(yù)測(cè)未知的故障情況,通過(guò)對(duì)故障情況的預(yù)估以及定位,可以及時(shí)預(yù)防并消除安全隱患。這種通過(guò)數(shù)據(jù)采樣來(lái)進(jìn)行判斷和預(yù)測(cè)的方法在工業(yè)界,尤其是制造業(yè)和再制造領(lǐng)域中的需求逐漸上升。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能學(xué)科的一個(gè)分支,主通過(guò)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 鄧林峰;趙榮珍;馮如只;楊娟;;基于特征選擇和變精度粗集的屬性約簡(jiǎn)方法及其應(yīng)用[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2010年10期

2 楊宇;潘海洋;程軍圣;;基于特征選擇和RRVPMCD的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J];振動(dòng)工程學(xué)報(bào);2014年04期

3 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：819063