故障特征提取的方法研究

时间:2020-10-08 10:38:35 理工毕业论文 我要投稿

故障特征提取的方法研究

摘要:针对常规特征提取方法存在着问题不足,提出了基于BP神经网络和基于互信息熵的特征提取方法,并通过特征提取实例加以说明。结果表明这两种方法是可行和有效的。

随着科学技术的发展,现代设备的结构日趋复杂,其故障类型越来越多,反映故障的状态、特征也相应增加。在实际故障诊断过程中,为了使诊断准确可靠,总要采集尽可能多的样本,以获得足够的故障信息。但样本太多,会占用大量的存储空间和计算时间,太多的特征输入也会引起训练过程耗时费工,甚至妨碍训练网络的收敛,最终影响分类精度。因此要从样本中提取对诊断故障贡献大的`有用信息。这一工作就是特征提取。

特征提取就是利用已有特征参数构造一个较低维数的特征空间,将原始特征中蕴含的有用信息映射到少数几个特征上,忽略多余的不相干信息。从数学意义上讲,就是对一个n维向量X=[x1,x2,…,xn]T进行降维,变换为低维向量Y=[y1,y2,…,ym]T,m

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