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基于PCA与决策树的转子故障诊断
  • 期刊名称：振动与冲击, 2007, 26(3)：72~75
  • 时间：0
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TH17[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构：[1]上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室,上海200240, [2]昆明理工大学机电学院,昆明650093
  • 相关基金：国家自然科学基金资助（No.50335030）项目
  • 相关项目：大型复杂机电系统早期故障智能预示的理论与技术
关键词： 故障诊断, 转子, 决策树, 主元分析, 数据挖掘
中文摘要：

将数据挖掘方法引入旋转机械故障诊断领域，提出一种基于主元分析（PCA）与决策树相结合的转子故障诊断方法。该方法首先利用PCA进行特征约简，降低特征空间的维数，然后采用C4．5决策树进行训练学习以及诊断决策。通过对转子类常见故障的诊断分析，证明该方法具有比BP神经网络训练时间更短、诊断准确率稍高的特点。

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