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> K-L变换
基于小波包分解与K-L变换的齿轮泵振动信号故障特征提取方法
作者:
蔡伟
黄坤阳
戴民强
杨志勇
来源:
机床与液压
日期: 2019-07-29
人气:186
针对齿轮泵故障成因复杂、模糊性强的特点,结合小波包分解与K-L变换,提出一种适用于支持向量机故障诊断的特征提取方法。通过小波包对样本故障振动信号进行分解得到特征向量,而后利用K-L变换处理得到新的特征向量集,达到降维去噪的目的。将处理后的特征向量集用于支持向量机的模型训练,分析结果表明:该方法能够有效提高故障模式识别准确率和识别效率。
关键词:
故障诊断
小波包分解
K-L变换
特征提取
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