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基于EEMD和CS-SVM的滚动轴承故障诊断研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对数据驱动的滚动轴承故障诊断大多采用支持向量机进行分类,而传统支持向量机的分类方法容易陷入局部最优,无法准确进行故障诊断的问题,对滚动轴承振动信号的特征选择和支持向量机的优化方法进行了研究。分析了粒子群算法优化支持向量机和遗传算法优化支持向量机的不足;基于莱维飞行的布谷鸟搜索算法,引入了一种对支持向量机的参数进行寻优的方法,用于提高滚动轴承故障诊断的识别准确率;该方法首先使用集合经验模态分解对信号数据进行了处理,然后计算本征模态函数的均方根作为特征向量,输入布谷鸟搜索算法优化的支持向量机;最后进行了训练和测试。研究结果表明:利用该方法对实测信号进行分析和诊断,可以准确地识别故障发生的位置以及严重程度;通过与传统优化方法进行对比,验证了该算法的优越性。 相似文献
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以甘肃省古浪县冰草湾地区1991、2000和2009年3期Landsat TM影像为数据源,采用基于对象的影像分类方法提取研究区各时期的土地利用/土地覆盖信息,在此基础上分析了研究区土地利用结构变化、土地利用类型转换关系和导致土地利用变化的驱动力因素。结果表明:采用基于对象的影像分类方法精度较高,可以达到准确提取土地利用/土地覆盖信息的目的;1991~2009年,冰草湾地区农田和居民用地的面积持续增加,并向沙漠和盐碱地方向扩张,呈现"人进沙退"的格局;2000~2009年各种土地利用类型之间的相互转换速度明显低于1991~2000年,土地利用状况呈现趋于稳定的趋势。造成土地利用/土地覆盖变化的主要驱动力是引黄灌溉和生态移民工程的实施。 相似文献
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