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《第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集》2010年
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基于ICA和SVM的齿轮早期故障诊断

潘威  李巍华  
【摘要】:提出了一种特征优化选择的方法,并将其应用到齿轮早期故障诊断中。通过对齿轮早期振动信号的分析处理,根据类内类间距离比值最小化准则进行最有利于分类的特征优化选择,进行FastICA特征提取,用提取后的结果来训练支持向量机(SVM),实现齿轮早期故障诊断。结果表明,该方法能有效应用于齿轮早期故障诊断。

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