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本发明公开了一种机床零部件健康状态监测方法及系统，基于多元特征融合的思想，对历史数据进行时域、频域、时频域多角度特征提取；对提取到的特征进行标准化后，运用K‑Means聚类分析方法对特征集进行状态划分，获得特征集所对应的状态标签；采用FisherScore特征选择方法对各特征的分类效果进行评估，将敏感特征及其所对应的状态标签输入分类器中进行训练学习，建立敏感特征与状态标签之间的映射关系；提取当前数据的敏感特征输入训练好的分类器中，得到当前时刻机床零部件的健康状态预测值。本发明能够对机床零部件健
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112434636 A (43)申请公布日 2021.03.02 (21)申请号 202011400618.9 (22)申请日 2020.12.03 (71)申请人 西安交通大学 地址
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