KL-Bayes方法在故障模式识别中的应用

有效特征向量的提取和状态识别是设备状态监测与故障诊断领域中的关键技术。近年来,国内外很多学者都非常重视自动特征向量选择与提取方法的研究和模式识别方法的探讨。文中提出的KL-Bayes 方法是KL变换特征提取方法与Bayes 逐步判别分析方法的结合,前者可在不改变原始样本空间分布特点的基础上降低特征空间的维数[4],后者是一种集“有效特征选择与状态识别”功能于一身的方法[1]。KL-Bayes方法用于不太复杂的系统故障诊断,如轴承、齿轮箱故障诊断中是非常简单有效的。文中给出了应用实例及分类器自学习前后的分类结果。