【摘 要】
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针对模式识别新方法VPMCD（variable predictive model based class discriminate）在参数估计过程中存在的缺陷,对VPMCD方法进行了改进,用主成分估计法代替原方法中的最小二乘法
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51175158,51075131）,湖南省自然科学基金资助项目（11JJ2026）,中央高校基本科研业务费专项基金资助项目
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针对模式识别新方法VPMCD（variable predictive model based class discriminate）在参数估计过程中存在的缺陷,对VPMCD方法进行了改进,用主成分估计法代替原方法中的最小二乘法进行参数估计,消除了预测变量间存在多重线性相关性的影响,可以获得更加稳定的模型参数,从而提高模式识别的精度.采用局部特征尺度分解（LCD）方法对滚动轴承振动信号进行分解得到若干个单分量信号,提取各分量的近似熵组成故障特征向量作为改进VPMCD的输入,以改进VPMCD作为分类器对滚动轴
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