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摘要：提出了一种新颖的、基于独立分量分析(ICA)的多层神经网络，用于旋转机械不同模式(如正常及轴承故障等)的特征抽取，随后利用多层感知器(MLP)实施最终的模式分类。借助独立分量分析方法，隐藏于多通道振动观测中的不变特征得到有效提取，从而建立起稳定的MLP分类器。试验所获得的成功分类结果表明，所建议的新的旋转机械健康状况监测方法具有较大的应用潜力。
关键词：独立分量分析
互信息 主分量分析 多层感知器
中图分类号：TN912.3
国家自然科学基金(50205025)和浙江省自然科学基金(5001004)资助项目。20030324收到初稿，20030923收到修改稿
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