【摘 要】
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为消除多通道观测信息冗余,压缩高维故障特征,提出了基于核主元分析（KPCA）多通道特征信息融合的隐半马尔可夫模型（HSMM）设备退化状态识别的新方法。首先,对采集的单通道振动信号
【机 构】
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国防科学技术大学机电工程研究所,电子科技大学机电学院
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为消除多通道观测信息冗余,压缩高维故障特征,提出了基于核主元分析（KPCA）多通道特征信息融合的隐半马尔可夫模型（HSMM）设备退化状态识别的新方法。首先,对采集的单通道振动信号进行小波相关滤波处理,构造单通道振动信号的小波相关特征尺度熵向量;然后,利用KPCA方法对多通道的小波相关特征尺度熵向量进行冗余消除和特征融合,得到多通道的融合小波相关特征尺度熵向量;并以此融合特征向量作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的设备运行状态分类器,从而实现设备退化状态的识别。实验结果表明,该方法能有效的识别设备
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