基于J散度的模式分类方法在故障诊断中的应用 (2007年)

提出了一种基于J散度的谱系聚类算法，对不同状态下信号的AR模型进行了分类，以分类结果建立正常信号的标准样本，比较待检样本与标准样本之间J散度和设定阈值的大小，实现对待检样本的分类。将该方法应用于往复式压缩机气阀的故障诊断中，比较J散度与欧氏距离和相关系数在分类中的效果，证实了基于J散度的模式分类方法的分类结果更加准确。