WNPMCD及其在滚动轴承故障诊断中的应用

杨宇　李永国　程军圣

摘要：多变量预测模型（Variable predictive ITIOdel based class discriminate，简称VPMCD）分类方法是建立在回归模型为同方差性基础上的，而当模型出现畀方差性时，会导致预测精度降低.基于此，本文提出了WVPMCD（WLS-Variable predictive model based class discriminate，简称VfVPMCD）方法，即用加权最小二乘法（WI_S）代替原方法中的最小二乘法（OLS）进行参数估计，消除异方差性，从而提高了模式识别的精度.endprint

摘要：多变量预测模型（Variable predictive ITIOdel based class discriminate，简称VPMCD）分类方法是建立在回归模型为同方差性基础上的，而当模型出现畀方差性时，会导致预测精度降低.基于此，本文提出了WVPMCD（WLS-Variable predictive model based class discriminate，简称VfVPMCD）方法，即用加权最小二乘法（WI_S）代替原方法中的最小二乘法（OLS）进行参数估计，消除异方差性，从而提高了模式识别的精度.endprint

摘要：多变量预测模型（Variable predictive ITIOdel based class discriminate，简称VPMCD）分类方法是建立在回归模型为同方差性基础上的，而当模型出现畀方差性时，会导致预测精度降低.基于此，本文提出了WVPMCD（WLS-Variable predictive model based class discriminate，简称VfVPMCD）方法，即用加权最小二乘法（WI_S）代替原方法中的最小二乘法（OLS）进行参数估计，消除异方差性，从而提高了模式识别的精度.endprint