資料介紹
隨著信號檢測技術、數字信號處理技術以及人工智能技術的迅速發展,對于滾動軸承的故障診斷己發展成為集物理、數字信號處理以及人工智能等方面技術于一體的綜合性課題。近些年來國內外大量專家對特征選擇方法作了深入地研究,出現了各種各樣的方法:如,主成分分析法(PCA)、神經網絡法、無監督聚類法、粗糙集理論法、遺傳算法、基于特征相關性和冗余性分析的特征選擇方法、基于動態規劃方法的特征選擇法等。其中,遺傳算法因其簡單,魯棒性強,適用于并行處理,己廣泛應用于計算機科學、優化調度、運輸問題、組合優化等領域,也被廣泛應用于特征選擇,并取得了較好的結果。因此,采用遺傳算法對邏輯回歸模型的參數選擇。在國內,北京化工大學的李峰峰采用Logistic回歸模型的機械狀態健康評估研究,取得了較好的效果,湖南大學的史美麗基于LMD的滾動軸承故障診斷研究,取得了良好的效果。
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