《表1 特征提取后电流信号样本示例》

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《基于动态统计滤波与深度学习的智能故障诊断方法》

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为有效提取电流信号中的故障特征，本文提出了改进的动态统计滤波算法，算法流程如图1所示，使用式（2）所示综合信息量指标（SIpq）优化SDI，学习过程中在[0.1，10.0]范围内以0.1为间隔搜索使SIpq最大的SDI值，使不同状态信号间的特征差异最大化（验证实验中优化后SDI=2.4）。基于最优SDI值进行统计滤波，自适应地提取信号中的故障特征获得最佳电流特征信号。随机截取0.6 s长度信号转化为64×64 pixel的二值图像，并使用中值滤波方法进行图像增强。正常、静不平衡故障、动不平衡故障、松动故障、不对中故障5种状态的样本示例如表1所示。