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基于极限学习机的多传感器旋转机械故障诊断--第1页
作者：张钦尧[1];杨艳萍[2]
作者机构：[1]河南工业大学电气工程学院,河南郑州450001;[2]黄河水利职业技术学院基础部,河南
开封475000
出版物刊名：科技创新与应用
页码：128-129页
年卷期：2019年第23期
主题词：多传感器融合;极限学习机;旋转机械故障识别
摘要：为了更好的对旋转机械故障进行识别与分类,文章提出了一类基于极限学习机的多传感器融
合故障识别方法.首先,利用FFT对数据进行预处理,并对多传感器的预处理结果进行加权融合,以单传感器
历史数据识别得到的正确率为融合系数.然后,对极限学习机进行训练和测试.结果表明基于融合数据特征
的识别率表现优于基于单传感器数据特征的识别率.
基于极限学习机的多传感器旋转机械故障诊断--第1页
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