Feature Extraction Based on Adaptive Multiwavelets and LTSA for Rotating Machinery Fault Diagnosis

Table 4

Sixteen-dimensional feature subset obtained by feature selection scheme for rotating machinery platform experiment.

Features number		1	2	3	4	…	15	16
Normal	1	1.39	1.68	1.39	3.01	…	0.59	0.49
	2	1.35	1.63	1.35	2.87	…	0.59	0.49
	…	…	…	…	…	…	…	…
	20	1.34	1.66	1.37	2.77	…	0.58	0.47
Unbalance	1	1.67	1.53	1.74	2.34	…	1.18	0.38
	2	1.67	1.51	1.76	2.04	…	1.32	0.39
	…	…	…	…	…	…	…	…
	20	1.67	1.51	1.75	2.20	…	1.09	0.40
Misalignment	1	2.25	2.19	2.68	2.55	…	0.83	0.72
	2	2.16	2.05	2.64	2.25	…	0.88	0.72
	…	…	…	…	…	…	…	…
	20	2.04	2.49	2.64	2.35	…	0.93	0.75
Rub	1	1.59	1.66	1.73	3.34	…	0.44	0.59
	2	1.72	1.67	1.86	2.33	…	0.55	0.63
	…	…	…	…	…	…	…	…
	20	1.77	1.77	1.87	2.83	…	0.44	0.66