基于改進(jìn)KFDA獨(dú)立特征選擇的故障診斷

摘要：為了有效利用故障特征集中對故障敏感的特征進(jìn)行故障診斷,對核Fishier判別分析(KFDA)進(jìn)行改進(jìn),提出基于改進(jìn)KFDA獨(dú)立特征選擇的故障診斷方法。該方法首先從多個角度提取故障振動信號的故障特征,構(gòu)建原始高維多域混合故障特征集。然后,采用改進(jìn)的核Fisher特征選擇方法為每兩類故障狀態(tài)獨(dú)立選擇敏感特征集。最后,采用"一對一"的方法訓(xùn)練多個二分類相關(guān)向量機(jī)(RVM),將得到的敏感特征集輸入多分類故障診斷模型進(jìn)行識別。齒輪故障診斷實例表明,所提方法具備較高的診斷準(zhǔn)確率。