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《中国自动化学会控制理论专业委员会B卷》2011年
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基于Fisher准则的风电齿轮箱故障识别

杨炯明  范得功  周雁冰  柳亦兵  
【摘要】:采用主分量分析(PCA)和Fisher准则对实际运行的健康机组和故障机组的齿轮箱进行分类识别。首先提取齿轮箱振动信号的多维时域特征值,利用PCA实现特征压缩,然后利用Fisher准则对降维空间特征数据进行分类识别,给出分类阈值。结果表明,尽管不同时域特征值对于齿轮故障的敏感程度不同,但是利用PCA在实现降维的同时,仍保留了原有特征空间的差异信息,利用Fisher准则可以成功实现对不同状态的分类识别。

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