| 支持向量机及其在密闭鼓风炉故障诊断中的应用 |
| |
| 引用本文： | 蒋少华,桂卫华,阳春华,谢永芳.支持向量机及其在密闭鼓风炉故障诊断中的应用[J].小型微型计算机系统,2008,29(4):777-781. |
| |
| 作者姓名： | 蒋少华 桂卫华 阳春华 谢永芳 |
| |
| 作者单位： | 1. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;韶关学院,信息工程学院,广东,韶关,512024
2. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083 |
| |
| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划) |
| |
| 摘 要： | 针对密闭鼓风炉故障诊断中难以获得大量故障数据样本以及特征提取和诊断知识获取困难等不足,提出了应用支持向量机(SVM)进行故障诊断的新方法.采用改进"1对其余"算法构建多个SVM,利用可靠性数据分析技术中一些基本概念处理原始样本数据作为特征向量,输入到由多个SVM构成的多类分类器中进行故障分类.经实验证明,该方法简单,重复训练量少,训练、分类速度快,准确度高.
|
| 关 键 词： | 支持向量机 可靠性数据分析 故障诊断 SVM多类分类器 支持向量机 密闭鼓风炉 故障诊断 应用 Furnace Smelting Fault Diagnosis Application Machine Vector 分类速度 训练量 验证 故障分类 多类分类器 构成 输入 特征向量 样本数据 处理 |
| 文章编号： | 1000-1220(2008)04-0777-05 |
| 修稿时间： | 2006年11月20 |
Support Vector Machine and its Application to Fault Diagnosis for Lead-zinc Smelting Furnace |
| |
| JIANG Shao-hua,GUI Wei-hua,YANG Chun-hua,XIE Yong-fang.Support Vector Machine and its Application to Fault Diagnosis for Lead-zinc Smelting Furnace[J].Mini-micro Systems,2008,29(4):777-781. |
| |
| Authors: | JIANG Shao-hua GUI Wei-hua YANG Chun-hua XIE Yong-fang |
| |
| Affiliation: | JIANG Shao-hua1,2,GUI Wei-hua1,YANG Chun-hua1,XIE Yong-fang 1(School of Information Science , Engineering,Central South University,Changsha 410083,China) 2(School of Information Science , Engineering,Shaoguan University,Shaoguan 512024,China) |
| |
| Abstract: | Aiming at the difficulty in getting adequate fault samples,extracting eigenvectors and acquiring diagnosis knowledge in fault diagnosis for the lead-zinc imperial smelting furnace,a novel method for the furnace fault diagnosis based on support vector machine(SVM) is put forward.An improved 'one to others' algorithm is introduced to construct the multi-class SVM classifier.Some basic conceptions of data reliability analysis are adapted to preprocess the data as the input of the multi-class classifier to iden... |
| |
| Keywords: | support vector machine data reliability analysis fault diagnosis multi-class SVM classifier |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
