基于排序熵的故障嚴重程度識別特征選擇算法

潘巍巍

（廈門理工學院應用數學學院，福建廈門361024）

基于排序熵的故障嚴重程度識別特征選擇算法

潘巍巍

（廈門理工學院應用數學學院，福建廈門361024）

基于排序信息熵理論中的排序互信息指標，研究故障嚴重程度識別的特征評價和特征選擇問題.實驗結果表明：排序互信息能有效識別出單調的故障特征，為故障嚴重程度識別提供了一種簡單、直觀的方法.

故障診斷；排序；信息熵

故障嚴重程度可以表示為 “輕微故障”，“中等故障”和 “嚴重故障”［1-3］.故障的不同嚴重程度之間本質上存在序的結構，即：“嚴重故障”比 “中等故障”表明設備的故障嚴重，“中等故障”比“輕微故障”表明設備的故障嚴重.按照故障的嚴重程度，有序關系可以表示為： “嚴重故障” ＞“中等故障” ＞ “輕微故障”按故障嚴重程度進行故障診斷，要求工作人員將故障按照故障嚴重程度劃分成幾個等級，實際上存在多種劃分方式，例如狀態監測時將故障劃分為 “輕微故障”和 “嚴重故障”；當 “輕微故障”時，表明設備已出現異常，須安排檢修故障；“嚴重故障時”，須立即停機.

在模式識別領域中，故障嚴重程度識別可以理解為有序分類問題［4-5］.故障特征集中存在與故障的嚴重程度之間存在單調約束關系的特征，被稱為單調故障特征，即特征值隨著故障程度的增大而單調增大或變小.單調故障特征能夠反映出與故障嚴重程度之間的單調趨勢，為故障嚴重程度識別提供直觀、直接的識別方法.本文假設……