基于相對(duì)混亂度特征選擇的船舶風(fēng)機(jī)智能狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷

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摘要：為提高船舶機(jī)艙狀態(tài)監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性和故障診斷的準(zhǔn)確性，提出一種由數(shù)據(jù)獲取、特征提取、特征選擇和故障識(shí)別組成的智能狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷框架，以及基于相對(duì)混亂度的特征選擇方法和基于特征選擇的支持向量機(jī)訓(xùn)練方法。該方法相比傳統(tǒng)方法在故障識(shí)別準(zhǔn)確率上有所提升，可達(dá)到94.46%，并且可有效縮短分類器計(jì)算耗時(shí)，最快可將其縮短77.8%。（剩余11022字）