| On-line SVM在船舶设备故障预测中的应用 |
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| 引用本文： | 许小伟,范世东,姚玉南. On-line SVM在船舶设备故障预测中的应用[J]. 武汉理工大学学报, 2014, 0(9): 61-67 |
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| 作者姓名： | 许小伟 范世东 姚玉南 |
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| 作者单位： | 武汉理工大学能源与动力工程学院;武汉科技大学汽车与交通工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(51179144) |
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| 摘 要： | 船舶设备众多、型号多样、结构复杂,故障预测所需的有效数据偏少,而大规模的在线数据监测又受制于存储空间和计算时间的限制。利用On-line SVM建立了故障预测模型,分析了船舶设备故障预测的流程;并以某船舶主机的燃油系统为例,验证了模型的准确性,认为基于On-line SVM的故障预测精度较高,解决了船舶设备故障预测中的超大样本、非线性以及高维复杂数据问题。
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| 关 键 词： | On-line SVM 船舶设备 故障预测 参数优化 |
On-line SVM Application in Ship Equipment Failure Prediction |
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| XU Xiao-wei;FAN Shi-dong;YAO Yu-nan. On-line SVM Application in Ship Equipment Failure Prediction[J]. Journal of Wuhan University of Technology, 2014, 0(9): 61-67 |
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| Authors: | XU Xiao-wei FAN Shi-dong YAO Yu-nan |
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| Affiliation: | XU Xiao-wei;FAN Shi-dong;YAO Yu-nan;School of Energy and Power Engineering,Wuhan University of Technology;School of Automobile and Traffic Engineering,Wuhan University of Science and Technology; |
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| Abstract: | |
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