【摘 要】
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针对工业环境中齿轮箱多故障特征难以选择的问题,结合Fisher Score与最大信息系数(MIC)构建一种新的故障特征优化选择方法.首先,考虑到多故障特征分布不均匀和重叠性问题,采用Fisher Score计算方法构建特征指标重要度排序规则;其次,在考虑冗余特征对有效特征表征的影响基础上,利用最大信息系数构建特征间关联性评价方法,对冗余特征实现更新排序;再次,以分类准确率为判断依据,基于支持向量机理论(SVM)对排序模型进行修正,建立基于Fisher Score与最大信息系数的故障特征优化选择方法;最后,
【机 构】
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重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆微标科技股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61703063,61663008,61573076),重庆市技术创新与应用专项重点项目(cstc2019jscx-mbdxX0015),重庆市教委重点项目(KJZD-K20190070),重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-K201800701),重庆市研究生科研创新项目(CYS19232),桥梁工程结构动力学国家重点实验室开放基金项目(2019-01)。
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针对工业环境中齿轮箱多故障特征难以选择的问题,结合Fisher Score与最大信息系数(MIC)构建一种新的故障特征优化选择方法.首先,考虑到多故障特征分布不均匀和重叠性问题,采用Fisher Score计算方法构建特征指标重要度排序规则;其次,在考虑冗余特征对有效特征表征的影响基础上,利用最大信息系数构建特征间关联性评价方法,对冗余特征实现更新排序;再次,以分类准确率为判断依据,基于支持向量机理论(SVM)对排序模型进行修正,建立基于Fisher Score与最大信息系数的故障特征优化选择方法;最后,
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