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隨著信號(hào)檢測(cè)技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)以及人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，對(duì)于滾動(dòng)軸承的故障診斷己發(fā)展成為集物理、數(shù)字信號(hào)處理以及人工智能等方面技術(shù)于一體的綜合性課題。近些年來(lái)國(guó)內(nèi)外大量專家對(duì)特征選擇方法作了深入地研究，出現(xiàn)了各種各樣的方法：如，主成分分析法（PCA）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、無(wú)監(jiān)督聚類法、粗糙集理論法、遺傳算法、基于特征相關(guān)性和冗余性分析的特征選擇方法、基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法的特征選擇法等。其中，遺傳算法因其簡(jiǎn)單，魯棒性強(qiáng)，適用于并行處理，己廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)科學(xué)、優(yōu)化調(diào)度、運(yùn)輸問(wèn)題、組合優(yōu)化等領(lǐng)域，也被廣泛應(yīng)用于特征選擇，并取得了較好的結(jié)果。因此，采用遺傳算法對(duì)邏輯回歸模型的參數(shù)選擇。在國(guó)內(nèi)，北京化工大學(xué)的李峰峰采用Logistic回歸模型的機(jī)械狀態(tài)健康評(píng)估研究，取得了較好的效果，湖南大學(xué)的史美麗基于LMD的滾動(dòng)軸承故障診斷研究，取得了良好的效果。
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