一种新的转子故障特征提取方法
基于人脸识别思想，提出一种基于主成分分析的转子故障特征提取方法。该方法首先对故障信号按一定方式重采样，并变换到频域，对频谱进行归一化处理后得到n个离散频谱值，形成n维特征向量，然后，由大量不同的故障样本按相同处理得到m个n维特征的样本，最后，对样本进行主成分分析，按不同的能量保持率要求，压缩并提取出低维故障特征，得到m个n维特征的样本(n1<<n)。该方法集特征提取和选择一体，能够直接从频谱中获取故障特征，比传统的频谱特征提取方法具有更强的自适应能力。最后，通过诊断实验表明了本文方法的正确有效性。
转子 故障诊断 频谱分析 主成分分析 特征提取
陈果 周海仑
南京航空航天大学 民航学院,南京 210016
国内会议
西宁
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212-215
2008-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）