基于EMD与GA-PLS的特征选择算法及应用

作者：李胜; 张培林

来源：振动与冲击, 2012, (04): 134-138.

• 经验模态分解
• 自回归模型
• 遗传算法与偏最小二乘法算法
• 特征选择
• 手动换向阀 EMD(empirical mode decomposition)
• AR(auto-regressive) model
• GA-PLS(genetic algorithm-partial least squares)
• fault selection
• manual operated directional valve

针对振动信号非平稳性和特征优化选择的问题,提出一种基于EMD和GA-PLS的特征选择算法。在该算法中,首先,采用EMD方法将振动信号分解成多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),对IMF分量建立自回归(AR)模型,以AR模型系数和残差作为初始特征向量,然后,遗传算法与偏最小二乘法相结合(GA-PLS)的算法对初始特征向量进行筛选得到新的特征向量,最后,以新的特征向量为输入,建立分类器,用来识别手动换向阀的工作状态和判断故障类型。实验结果表明,采用该特征选择算法能准确地选择出特征,并能应用于手动换向阀的故障诊断。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学