- · 图书馆乐享数字资源主题活动[11/26]
- · 图书馆共享党员之家活动室启用[11/26]
- · 转发:教育系统“美好‘食’光””校园系列活动主题作品征集活动通知[11/03]
- · 红柳法学大讲堂第二十八期[11/03]
- · 关于举办兰州理工大学“红柳之星”2020校园新生才艺大赛的通知[10/30]
- · “科学家精神报告团”进校园活动通知[10/28]
- · 兰州理工大学2020年秋季学期国家普通话水平测试报名通知[10/27]
- · 2020年秋季学期至2021年寒假国内外线上线下交流项目报名通知[10/20]
基于类内类间判据与遗传算法的故障特征选择方法
作者: 赵荣珍 李坤杰 兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室 甘肃兰州730050 兰州理工大学机电工程学院 甘肃兰州730050
关键词: 特征选择 类内类间距离判据 遗传算法 不相关特征 冗余特征
摘要:针对原始故障数据集因“高维”和“海量”引发的“维数灾难”问题,提出一种基于类内类间距离判据和遗传算法相结合的故障特征选择方法.在提取出时域、频域、小波包频带能量作为描述系统状态的原始故障特征集基础上,经类内类间距离判据初次选择剔除不相关特征之后,引入遗传算法二次选择去除冗余特征,得到一种近似最优特征子集.结果表明:基于类内类间距离判据和遗传算法的故障特征选择方法可以剔除不相关和冗余特征,最终得到精简特征子集,并且筛选出的特征子集对故障类型的判别有很高的识别能力.