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为了提高发动机的故障识别率,设计了一种将B&B算法与广义辨别分析(GDA)相结合的多类特征融合方法。从发动机转子的振动信号中提取出频谱特征集和纹理特征集,用B&B算法删去2类特征集中信息量少的特征,并用GDA和支持向量机(SVM)分类器进行特征融合和分类识别。发动机的转子故障试验结果表明,该方法获得的融合特征包含有更多的类别信息,用于转子故障获得的识别率为98.21%,且不受分类器核参数的影响;而频谱特征、纹理特征输入SVM分类器后获得的故障识别率仅为92.86%和89.29%。该研究为发动机的故障诊断提 相似文献
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基于特征融合技术的发动机故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高发动机的故障识别率,设计了一种将B&B算法与广义辨别分析(GDA)相结合的多类特征融合方法。从发动机转子的振动信号中提取出频谱特征集和纹理特征集,用B&B算法删去2类特征集中信息量少的特征,并用GDA和支持向量机(SVM)分类器进行特征融合和分类识别。发动机的转子故障试验结果表明,该方法获得的融合特征包含有更多的类别信息,用于转子故障获得的识别率为98.21%,且不受分类器核参数的影响;而频谱特征、纹理特征输入SVM分类器后获得的故障识别率仅为92.86%和89.29%。该研究为发动机的故障诊断提 相似文献
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