轴承故障诊断中特征选取技术

• 作者: 唐向红 汪嘉晨 陆见光
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 显著特征 显著特征组合 特征选择
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 80-87,95
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2018.268

摘要

针对轴承故障诊断建模中如何通过筛选有效特征提高模型诊断准确率的问题,提出一种新的特征选取方法.在计算所得特征集合中,利用诊断模型直接对特征进行判断,将高于阈值的诊断准确率对应的特征(组合)选取为显著特征,以显著特征导向选取方式,找到候选特征集合中维度低、诊断准确率高的特征.试验结果表明,本研究提出的方法可筛选出有效特征,降低模型参数、减少样本需求量、提高模型准确率,提升了故障诊断的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐向红	贵州大学现代制造技术教育部重点实验室	32	93	5.0	7.0
10	陆见光	贵州大学现代制造技术教育部重点实验室	14	22	3.0	4.0
19	汪嘉晨	贵州大学现代制造技术教育部重点实验室	1	2	1.0	1.0