故障特征提取的方法研究

40.2 44.1 0.22 -0.42 -0.11 -0.08 2 26.1 15.2 -0.75 -0.92 -0.31 -0.21 70.1 20.5 3.82 1.78 0.00 0.16 3 13.8 9.21 -0.81 -0.72 -0.29 0.19 12.4 14.2 -0.38 -0.62 0.03 0.01 4 6.2 8.5 -0.01 -0.04 -0.22 -0.23 8.15 33.5 0.15 -0.14 0.07 0.10 5 36.1 11.2 -0.61 -0.01 -0.23 0.07 7.21 15.2 -0.41 -0.51 0.01 0.01 6 11.5 9.71 -0.81 -0.93 -0.31 -0.18 25.7 30.2 -0.37 0.19 -0.11 -0.06 7 33.1 28.2 -0.79 -0.85 -0.07 -0.45 71.2 25.3 3.81 1.85 0.01 0.16 8 37.2 26.8 -0.81 -0.87 -0.06 -0.41 8.11 35.2 -0.81 -0.13 0.01 0.11

设原始特征集合F＝{x1，x2，x3，x4，x5，x6}，其中x1、x2分别为垂直、水平方向的均方差，x3、x4分别为垂直和水平方向的峭度，x5、x6，分别为垂直和水平方向的偏斜度。

① 基于BP神经网络的特征提取方法：采用表1中的数据作为BP神经网络的输入，编制程序对神经网络进行训练，训练算法采用标准BP算法和Levenberg-Mar-quardt法两种方法来训练BP网络，从而计算特征参数的特征灵敏度，确定出对结果影响最大的特征参数。

喘振：

│W1│={1.5874 1.6553 25.5320 25.1765 74.4724 40.4295}

流体激励：

│W2│={1.5874 1.6553 25.5320 25.1765 74.4724 40.4295}

从结果可以看出：偏斜度对这两种故障最为敏感，反映了低频自激故障的主要特征。

② 基于互信息熵的特征提取方法：原始特征集合F＝{x1，x2，x3，x4，x5，x6}对应表1中的特征参数。在特征参数优化过程中，随着特征的删除，后验熵变化较大。当删除的特征中包含有x5、x6时，后验熵明显降低；如仅保留x5、x6时，后验熵最小。说明偏斜度对这两种故障最为敏感

《故障特征提取的方法研究(第3页)》