基于核密度估計和K-L散度的旋轉機械故障診斷方法

2017年

應用技術

成熟應用階段

成果簡介

　　本發(fā)明公開了一種基于核密度估計和K-L散度的旋轉機械故障診斷方法，包括如下步驟：采集被監(jiān)測對象的原始振動數據，并劃定訓練樣本集和測試樣本集；從步驟1中得到原始振動數據中提取指定時頻域特征；選擇出少數敏感特征，并且計算這些敏感特征的分類貢獻率；利用核密度估計計算訓練樣本中不同故障類別樣本集關于敏感特征的概率密度函數，并計算加入一個未知故障類別待測樣本后各類樣本集新的概率密度函數；計算出在選定的特...

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