【摘 要】
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提出一种基于时间序列的自回归（AR）模型和支持向量机故障识别方法.以液压调速阀的故障识别为例,利用采集到的调速阀体的振动信号建立AR模型;然后,将AR模型自回归系数和残差方差
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提出一种基于时间序列的自回归（AR）模型和支持向量机故障识别方法.以液压调速阀的故障识别为例,利用采集到的调速阀体的振动信号建立AR模型;然后,将AR模型自回归系数和残差方差组成的特征向量输入到支持向量机.最后,通过支持向量机完成对调速阀的正常和各种故障工况的分类识别.实验结果和分析表明,识别率不仅与核函数的选取有关系,而且与支持向量机参数的选取也有关系,以径向基RBF为核函数的识别率明显优于以多项式形式为核函数的识别率.
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