《表3 随机选取状态特征测试分类精度》

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《基于改进多尺度排列熵的列车轴箱轴承诊断方法研究》

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最后，我们考虑不使用马氏距离方法进行特征优选，而是随机选取5个不同尺度下的MMPE故障特征向量作为诊断特征集。随机选择的5个尺度分别为1、5、7、10、12，在与前文相同参数设置下，将训练和测试样本输入SVM分类器。最终识别结果见表3，测试样本中有2个滚子故障的样本被分类到内圈故障，此时正确识别率为96.67%，较之文中所提方法低1.66%，表明使用马氏距离算法进行特征优选的必要性。