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针对水电机组故障信息缺乏、故障识别困难等问题,提出基于支持向量机的水电机组故障诊断模型。并针对实测水电机组故障数据,分析支持向量机水电机组故障诊断模型和常用的神经网络故障诊断模型等理论在水电机组故障诊断中的优劣。研究表明,支持向量机理论在小样本情况下比神经网络具有更强的诊断能力。 相似文献
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小波包分析和支持向量机在刀具故障诊断中的应用 总被引:11,自引:3,他引:8
利用小波包分析技术适于对非平稳信号进行特征提取和支持向量机在小样本情况下具有较强分类能力的特点,提出了一种基于小波包分析和支持向量机相结合进行刀具切削故障诊断的方法.该方法采用小波包分析对其提取特征向量,利用支持向量机故障分类器实现对刀具切削故障分类.试验结果表明,小波包分析和支持向量机能对刀具故障进行有效诊断,故障预报正确率为90%. 相似文献
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单一支持向量机在轴承齿轮故障诊断中精度较低,为了提高支持向量机在轴承齿轮故障诊断中的精度,对支持向量机的样本特征提取方法以及支持向量机参数优化的方法进行了研究。首先,通过核主成分分析方法构造支持向量机的输入样本,可以减少数据间的冗余,提取数据的高维信息;其次,通过粒子群优化算法优化支持向量机核函数参数和惩罚因子;最后,使用优化后的支持向量机模型进行故障诊断。通过实际轴承齿轮故障诊断对比实验,结果表明,所提方法相比一般的支持向量机诊断方法诊断精度大幅提高,验证了该混合智能诊断方法的有效性和优势。 相似文献