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弱状态下燃油调节器特征提取及故障诊断
文献摘要：
在弱状态下燃油调节器的状态信号在空间中呈现较强模糊性,难以有效提取其状态特征并进行准确故障诊断.为此,在结合无监督聚类算法与多源信息融合技术的基础上,提出一种用于状态特征提取的质心尺度变化方法.以燃油调节器出口组件的压力脉动为目标,利用无监督聚类和信息融合算法对状态信号进行特征提取.设计尺度变化准则,对已提取的特征进行重构.在Linux环境中,利用Java语言编写特征提取算法、特征重构算法和K-NN分类算法并进行测试.结果表明:经质心尺度变化后的重构特征数据,在新的特征空间中呈现相互独立分布,且K-NN分类算法能够有效地对输入数据进行分类;所提方法为燃油调节器的故障诊断系统搭建提供参考.
文献关键词：
燃油调节器;弱状态;特征提取;质心尺度变化
中图分类号：
作者姓名：
梁晓峰;邓熠;司国雷;陈君辉;陈文秀
作者机构：
中国人民解放军海军装备部,四川成都610100;四川航天烽火伺服控制技术有限公司,四川成都611130
文献出处：
引用格式：
[1]梁晓峰;邓熠;司国雷;陈君辉;陈文秀-.弱状态下燃油调节器特征提取及故障诊断)[J].机床与液压,2022(16):187-193
A类：
质心尺度变化
B类：
弱状态,燃油调节器,模糊性,有效提取,无监督聚类,聚类算法,多源信息融合技术,变化方法,压力脉动,信息融合算法,Linux,Java,写特征,特征提取算法,特征重构,重构算法,NN,分类算法,重构特征,特征数据,特征空间,相互独立,输入数据,故障诊断系统,系统搭建
AB值：
0.319589
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