基于支持向量机方法的机车故障诊断的分析与研究.docx
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基于支持向量机方法的机车故障诊断的分析与研究摘要:本文介绍了机器学习的分类主要讨论了支持向量机的优点、SVM的故障分类原理包括支持向量机的二值分类、线性规划支持向量机的二次分类、多类分类问题等。为机车故障诊断提供参考。关键词:机器学习;支持向量机;故障诊断DOI:10.16640/ki.37-1222/t.2016.10.2191机器学习的分类目前机车故障智能诊断方法一般依赖机器学习所谓机器学习是指:从样本数据中发现规律然后利用所得
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基于支持向量机的风机故障诊断方法.pdf
本文公开了一种基于支持向量机的风机故障诊断方法,包括以下步骤:用小波包对风电机组齿轮箱振动信号进行特征提取,形成总的训练集和测试集;按照二叉树分类方法形成的3个分类器所分的类别,将总的训练集和测试集拆分成3个子训练集和3个子测试集;分别用+1和‑1对各子训练集和子验证集中的类别进行标识;结合CV原理,利用改进PSO算法确定模型参数,建立LS‑SVM算法的故障诊断模型;将测试集代入分类器中,得到各测试集中样本的对应类别。加强对风电机组齿轮箱的故障诊断,对降低风电场维护费用,提高风电场运行经济效益具有重要意义
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