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| 粗糙主成分分析在齿轮故障特征提取中的应用 | |
| 引用本文： | 肖健华,吴今培,樊可清,杨叔子. 粗糙主成分分析在齿轮故障特征提取中的应用[J]. 振动工程学报, 2003, 16(2): 166-170 |
| 作者姓名： | 肖健华 吴今培 樊可清 杨叔子 |
| 作者单位： | 1. 华中科技大学机械科学与工程学院,武汉,430074;五邑大学智能技术与系统研究所,江门,529020 2. 五邑大学智能技术与系统研究所,江门,529020 3. 华中科技大学机械科学与工程学院,武汉,430074 |
| 基金项目： | 广东省自然科学基金项目资助项目 (编号 :0 2 134 9) |
| 摘 要： | 采用粗糙集理论对输入征兆进行甄别，约简与诊断无关或关系不大的征兆，并在约简过程中结合启发式知识以解决约简过程中出现的NP问题。研究结果表明：在主成分分析中结合粗糙集理论可以排除干扰量的影响，并有效地进行特征量的提取。 |
| 关 键 词： | 粗糙主成分分析 齿轮 故障诊断 粗糙集 |
| 修稿时间： | 2001-11-20 |
Rough Principal Component Analysis and Its Application on Feature Extraction for Gears |
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| Xiao Jianhua , Wu Jinpei Fan Keqing Yang Shuzi. Rough Principal Component Analysis and Its Application on Feature Extraction for Gears[J]. Journal of Vibration Engineering, 2003, 16(2): 166-170 | |
| Authors: | Xiao Jianhua Wu Jinpei Fan Keqing Yang Shuzi |
| Affiliation: | Xiao Jianhua 1,2 Wu Jinpei 2 Fan Keqing 2 Yang Shuzi 2 |
| Abstract: | |
| Keywords: | fault diagnosis gars rough set principal component |
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