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摘要
针对高维故障数据集中有效信息利用率低导致故障分类难度偏大的问题，提出一种线性主成分判别分析（linear principal component discriminant analysis，简称LPCDA）的故障数据集降维算法。该算法将类间可分性判别与主成分计算的思想融入线性判别分析（linear discriminant analysis，简称LDA）算法中，使算法拥有剔除相关信息和冗余特征的能力，从而可以更好地保留能够反映机械运行状态有价值的故障状态信息以及特征的主要成分。实验结果表明，本算法能够剔除高维故障数据集中的相关信息、冗余特征并保留特征主要成分，具有降低故障分类难度与提高自动辨识准确率的功能。该研究可为有效降低高维故障数据集的规模和故障的分类难度、提高有效信息的挖掘能力，提供了理论参考依据。
- 出版日期2023
- 单位兰州理工大学; 机电工程学院
