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摘要
为消除实际工况中振动信号时变异常点对故障特征的干扰影响，提出一种利用CRITIC权重法量化估计信号被干扰程度，改进冗余属性投影(nuisance attribute projection, NAP)的故障特征处理方法。首先，采集多时段样本数据，利用CRITIC误差评价矩阵，量化估计离散度，自适应构造权重矩阵；其次，通过权重矩阵更新NAP投影矩阵，对故障特征进行冗余属性投影；最后，随机抽取已知运行状态投影后的样本作为SVM训练集，剩余样本作为测试集进行故障诊断。通过故障特征曲线对比实验，得出处理后的特征曲线基本完全重合，消除了同状态不同样本间故障特征差异性，验证了所提方法的有效性。通过相关性实验，与传统NAP做对比，4类状态特征相关性均有提高，平均相关系数高达近1,验证了所提方法的优越性。
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