基于优化特征集成预测模型的模式识别方法及应用

作者：刘小峰; 谭奇; 叶榕婷

来源：中国机械工程, 2020, 1-6.

• 特征优化选择
• 多变量预测模型
• 加权集成
• 故障诊断 optimal features selection
• variable predictive model based class discriminate
• weighted fusion weighted integration
• fault diagnosis

传统的基于变量预测模型的模式识别方法，在小样本情况下，采用单一变量交互模型难以描述多变量间的复杂交互关系，在小样本的情况下对故障状态识别的精度不高。针对该问题，本文提出了一种基于递归量化特征优化选择的集成多变量预测模型方法。该方法首先采用递归量化分析对被分析信号进行特征提取；在交错式最大权值最小冗余规则下选择权重高且冗余度低的优化特征子集；引入了高斯函数，径向基函数，广义回归函数建立特征变量间的复杂非线性关系模型，根据各模型的拟合误差进行了自适应加权集成。滚动轴承的故障诊断实验结果表明，本文提出模式识别方法即使是在小样本的情况下也能够有效地进行轴承故障类型与故障程度的自动识别，且在精度上与稳定...

• 单位
  机械传动国家重点实验室; 重庆大学