資料介紹
故障智能識別實質上是通過機器學習對能刻畫故障的特征進行故障識別,因此選定的特定特征是智能診斷的關鍵影響因素。應用于機械故障智能診斷領域的特定特征可分為三類,即單變量特征,多變量特征和圖像特征。單變量特征是指只有一個變量特征,如峭度,特征頻率等,其相對簡單,易于理解與操作,但因只涉及到單一特征,忽略了其他有用信息,導致故障識別效果較差。多變量特征是組合多個單變量特征而成的綜合特征,它能更加全面的描述故障信息。但多變量特征的具體選取,直接受人為主觀因素影響。圖像特征,一般是先通過時頻分析把信號轉化為時頻圖像,再按圖像處理方式提取相應故障特征。以上3類特征均易受到人為因素的影響,增加了分析的不確定性,也削弱了機器學習的智能性,實際上已偏離了人工智能與機器學習的最初宗旨。其次,為得到可觀的效果,基于上述研究方法的模型越趨復雜,模型的適用條件易于被忽視,導致操作困難。
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