| 球边界偏移判别结合空间分布聚类的故障诊断 |
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| 引用本文： | 王力敏,金敏.球边界偏移判别结合空间分布聚类的故障诊断[J].电子测量与仪器学报,2012,26(10):877-882. |
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| 作者姓名： | 王力敏 金敏 |
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| 作者单位： | 湖南大学信息科学与工程学院 长沙 410082 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)资助重点项目，国防科工局军用技术推广专项，2012年度电子信息产业发展基金资助项目，湖南大学青年教师成长计划资助项目 |
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| 摘 要： | 针对目前支持向量机和支持向量数据描述多分类方法,无法有效处理新类别样本的难题,提出一种自适应的故障诊断方法。首先,在支持向量数据描述多分类器中,增加一种新的球边界偏移判别条件,使诊断模型具有识别新的未知样本的能力;其次,根据未知样本的空间分布情况,进行样本的聚类学习,建立新的故障类别描述域,完成诊断模型的自更新。以混凝土泵车柱塞泵为研究对象进行仿真实验,结果表明:与传统多分类方法相比,该方法有更好的识别精度,特别是测试样本包含未知类别故障时,识别精度仍大于95%,显示了更好的适应能力。
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| 关 键 词： | 球边界偏移判别 空间分布聚类 故障诊断 |
Sphere boundary offset discrimination and space distribution clustering for fault diagnosis |
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| Wang Limin
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Jin Min.Sphere boundary offset discrimination and space distribution clustering for fault diagnosis[J].Journal of Electronic Measurement and Instrument,2012,26(10):877-882. |
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| Authors: | Wang Limin Jin Min |
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| Affiliation: | Wang Limin Jin Min(College of Information Science and Engineering Hunan University,Changsha 410082,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Sphere boundary offset discrimination Space distribution clustering Fault diagnosis |
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