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基于FrFT与信息熵量化的设备故障诊断方法及系统
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本发明公开了基于FrFT与信息熵量化的设备故障诊断方法及系统，包括：获取电气设备的实时的预处理后的机械振动信号后，进行分数阶傅里叶变换特征提取，得到特征数据；根据特征数据，进行信息熵量化处理，得到对应的信息熵数据；根据特征数据及对应的信息熵数据，通过加权平均法进行特征融合，得到融合特征；根据融合特征，基于主成分分析法进行降维，得到最终提取特征；将最终提取特征输入至预训练好的设备故障诊断模型中，得到设备故障诊断结果。通过使用分数阶傅里叶变换，能够从复杂的机械振动信号中提取多尺度的时频特征，并结合信息熵量化技术提取信号的复杂度信息，最后降维特征进行故障诊断，有效提高了故障诊断的准确性和可靠性。
暂无引用专利
