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1.
基于Volterra级数和KPCA的旋转机械故障诊断方法研究
蒋静;李志农;易小兵
2011, 31 (1):
119-122.
提出了一种基于Volterra级数和核函数主元分析（KPCA）的故障诊断方法。在提出的方法中，首先利用量子粒子群优化（QPSO）算法辨识出正常、转子裂纹、转子碰摩、基座松动四种状态下的Volterra级数，然后将Volterra核函数作为特征向量输入到KPCA进行训练识别。实验结果表明，提出的方法是有效的，在只考虑一阶Volterra核不能进行很好地识别时，可以从二阶、三阶Volterra核上来区分。
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多维度评价
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