2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著現(xiàn)代工業(yè)和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,在石油化工、電力、冶金等行業(yè)中占主導(dǎo)地位的旋轉(zhuǎn)機(jī)械正朝著大型化、集成化以及高度自動(dòng)化方向發(fā)展。計(jì)算機(jī)技術(shù)與各種智能儀表在機(jī)械裝備監(jiān)測中的廣泛應(yīng)用,使得機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過程中的數(shù)據(jù)被采集并存儲(chǔ)。但是這些數(shù)據(jù)往往存在著“海量”和“高維”的特點(diǎn),如何有效地利用這些數(shù)據(jù),發(fā)掘數(shù)據(jù)中包含的知識(shí)規(guī)律,對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷具有重大的意義。
  特征選擇是一類可以在大量特征中挑選敏感特征的算法,它通過構(gòu)造合適的特征選擇模型

2、,剔除轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集中的不相關(guān)和冗余特征,對于提高模式辨識(shí)的效率和準(zhǔn)確率都有重要的作用。為此,本文開展對特征選擇方法的研究,為降低轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集的維度提供理論支持。主要的研究內(nèi)容和取得的研究結(jié)論情況如下:
  (1)以轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)為研究對象,對信號(hào)進(jìn)行分析處理并提出其時(shí)域、頻域、時(shí)頻域特征。將得到的故障特征進(jìn)行融合,構(gòu)造多域轉(zhuǎn)子故障特征集。針對轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集的特征選擇問題展開研究,重點(diǎn)分析了粒子群算法和拉普拉斯分值算法的特點(diǎn)

3、以及其在特征選擇中的應(yīng)用。
  (2)針對轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)集中含有大量不相關(guān)和冗余特征的問題,提出了一種基于粒子群算法(PSO)和拉普拉斯分值算法(LS)相結(jié)合的故障特征選擇方法。該方法以原始的故障數(shù)據(jù)集為研究對象,首先采用拉普拉斯分值算法對原始特征集進(jìn)行篩選,然后利用混沌粒子群算法在經(jīng)過精簡的特征子空間里進(jìn)行隨機(jī)搜索,搜索過程中以支持向量機(jī)的分類準(zhǔn)確率為適應(yīng)度函數(shù),選擇出最優(yōu)特征子集。將得到的特征子集輸入到分類器中進(jìn)行故障分類。實(shí)驗(yàn)

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