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为了提高旋转设备故障诊断的准确率,提出了基于粗糙集和最小二乘支持向量机(LSSVM)的旋转设备故障诊断方法,讨论了如何进行数据选择、离散及约简方法,用粗糙集提取出旋转设备故障诊断的关键征兆属性,降低数据集的维数将约简属性后的数据集送入最小二乘支持向量机进行故障分类训练。仿真结果表明:采用此方法的故障识别率优于PCA-LSSVM法,分类时间也明显优于LSSVM分类方法。 相似文献
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《煤矿机电》2016,(6)
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法是基于统计学习理论的一种新的学习方法,应用于故障诊断技术中,具有训练所需样本少、诊断率高等优点。最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)算法是标准支持向量机的一种扩展,能在保证精度的同时大大降低计算机的复杂性,加快求解速度。该算法的超参数对支持向量机的性能有着重要的作用。因此,采用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对LS-SVM算法寻找最优超参数,进一步提高LS-SVM对电动机断条故障诊断的效率和准确率有着重要作用。实验结果表明,综合PSO与LS-SVM两种算法的优点,可有效减少故障诊断中误判、漏判的发生。 相似文献
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为了能够准确地对数控机床进行故障诊断,深入地研究了支持向量机故障诊断的方法。提出了最小二乘支持向量机的基本理论;提出了遗传模拟退火算法;进行了实例研究,结果表明该方法具有较高的故障诊断能力。 相似文献
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通过对滚动轴承振动信号进行定量分析,从振动故障信号中提取与故障诊断方法有关的故障特征,在传统支持向量机的基础上,研究孪生支持向量机的建模方法,建立基于孪生支持向量机的滚动轴承振动故障诊断模型,并结合粒子群优化算法对故障诊断模型的关键参数进行寻优,从而得到最佳的故障诊断模型。仿真结果表明,将孪生支持向量机建模方法应用于滚动轴承振动故障诊断中,能够取得较好的诊断效果和诊断效率,结合粒子群优化算法进一步提高了故障诊断模型的分类准确率,为滚动轴承的振动故障诊断提供了可行有效的思路。 相似文献
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基于变精度粗糙集的机械故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨了基于变精度粗糙集模型的故障诊断规则获取方法,该方法通过相应的变精度属性约简算法,利用变精度属性约简有效地处理带噪声的决策表,提取符合可信度要求的故障诊断规则形成规则集。此方法克服了标准粗糙集模型对数据噪声过于敏感的缺点,增强了数据分析和处理的鲁棒性。 相似文献
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将粗集和支持向量机两种算法有机结合起来,建立了基于粗集与支持向量机的采空区自然发火预测模型。通过粗集对采空区自然发火影响因子进行预处理,将约简属性作为输入向量,利用支持向量机进行分类处理,选择了支持向量机核函数,利用变步长搜索法对支持向量机参数进行了优化。在对粗集-支持向量机方法的实验中,通过与支持向量机方法和神经网络方法的比较,发现在样本有限的情况下,基于粗集-支持向量机的采空区自然发火预测方法预测精度更高,训练速度更快,为采空区自然发火预测提供了一种新的方法。 相似文献
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介绍了煤中镜质组反射率的测定原理及在测定过程中应注重的问题,从镜质组富集程度的差异性、样品处理、镜质组颗粒鉴别、测试条件和技术方法等方面探讨了其反射率测定的影响因素,并概括论述了煤中镜质组反射率在生产实践中的确定煤级、指导炼焦配煤等实际应用。 相似文献
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依据JTG E41—2005《公路工程岩石试验规程》,结合工程项目实例,对岩石单轴抗压强度进行了试验,对试验结果采用JJF 1059—2012《测量不确定度评定与表示》进行分析与评定,了解测试中造成误差的因素,结果显示影响该项目单轴抗压强度试验的主要因素来源于样品的不均匀性和压力试验机的测量。 相似文献
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介绍某柴油机排气过渡管的加工工艺,分析空间尺寸较多的复杂管类零件的加工工艺及角度误差对空间尺寸的影响。通过角度在公差范围内的微量调整,解决了排气过渡管由于毛坯铸造及加工时找正存在的误差而造成气口处壁厚不均的问题。 相似文献
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在横轴式掘进机截割机构横向截割的刚体动力学模型基础上,利用计算机模拟方法获得其在不同参数下的振动特性曲线,并分析了截割头质量、悬臂质量、液压系统刚度及阻尼变化对掘进机截割机构振动特性的影响,为研究横轴式掘进机的振动特性,改进机器设计创造了条件. 相似文献
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煤矿提升机齿轮箱振动分析 总被引:1,自引:1,他引:0
提升机作为煤矿中的重要设备,其故障率对于煤炭的安全高效生产有着极为重要的作用。在详细分析了煤矿提升机工作环境和工作特性的基础上,建立了提升机齿轮箱振动的数学模型,分析了速度和载荷变化情况下的提升机齿轮箱振动的特点,分析了变工况条件下齿轮箱故障信号的分布特征,为变工况条件下提升机齿轮箱的故障诊断提供了一定的理论基础。 相似文献