基于特征评价的ADMOW模式识别方法及其应用

• 作者: 张建 潘海洋 潘紫微 郑近德
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 ADMOW 特征加权 异常值 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 192-197
• 页数: 6页
• 分类号: TH113|TH165+.3|TN911.7
• 字数: 4869字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.04.037

摘要

针对以往模式识别方法的不足及特征数据存在"异常值"导致的模型失真问题,提出了基于特征评价的优化加权代理判别模型(Agent discriminate model based optimization weighted,ADMOW)模式识别方法.该方法根据同一状态类别中各特征值之间的对应关系(不同类别有不同的对应关系)建立数学预测模型,然后计算各特征值的类相似度评价指标,根据评价指标对特征值进行加权处理,从而削弱"异常值"对模型的影响,建立更加准确的代理判别模型,提高分类准确度.实验结果表明,经过特征加权处理的ADMOW方法对滚动轴承的状态识别具有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘紫微	安徽工业大学机械工程学院	88	630	15.0	20.0
2	郑近德	安徽工业大学机械工程学院	46	279	12.0	14.0
3	潘海洋	安徽工业大学机械工程学院	32	221	11.0	13.0
4	张建	安徽工业大学机械工程学院	2	1	1.0	1.0