摘要：针对常规特征提取方法存在着问题不足，提出了基于bp神经网络和基于互信息熵的特征提取方法，并通过特征提取实例加以说明。结果表明这两种方法是可行和有效的。 关键词：特征提取 故障诊断 神经网络 互信息熵随着科学技术的发展，现代设备的结构日趋复杂，其故障类型越来越多，反映故障的状态、特征也相应增加。在实际故障诊断过程中，为了使诊断准确可靠，总要采集尽可能多的样本，以获得足够的故障信息。但样本太多，会占用大量的存储空间和计算时间，太多的特征输入也会引起训练过程耗时费工，甚至妨碍训练网络的收敛，最终影响分类精度。因此要从样本中提取对诊断故障贡献大的有用信息。这一工作就是特征提取。特征提取就是利用已有特征参数构造一个较低维数的特征空间，将原始特征中蕴含的有用信息映射到少数几个特征上，忽略多余的不相干信息。从数学意义上讲，就是对一个n维向量x＝[x1，x2，…，xn]t进行降维，变换为低维向量y＝[y1，y2，…，ym]t，m│wεk│，则可以认为xi的特征灵敏度εi比特征参数xk的灵敏度εk大。这样可知特征参数xi的分类能力比特征参数xk的分类能力强。2 基于互信息熵的特征提取方法由信息特征可知，当某特征获得最大互信息熵，该特征就可获得最大识别熵增量和最小误识别概率，因而具有最优特性。特征提取过程就是在由给定的n个特征集x二{xi~x2，…，zn)所构成的初始特征集合情况下，寻找一个具有最大互信息熵的集合：x＝{x1，x2，…，xk}，k

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