基于遗传编程的线性鉴别分析及其在故障诊断中的应用

摘要

针对线性鉴别分析在提取非线性特征时不能取得很好效果的问题,提出了基于遗传编程的线性鉴别分析方法.首先利用遗传编程对传统的时域指标进行特征提取,得到更能反映信号本质的复合指标,然后通过线性鉴别分析提取最佳特征向量,作为识别特征输入多类支持向量机,实现了对机器不同类型故障的识别.实验表明,经过基于遗传编程的线性鉴别分析提取的特征对轴承的故障具有很好的识别能力,进而提高了多类支持向量机的分类准确性.