【摘 要】
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为了在微弱故障征兆出现时能通过正常状态对异常进行辨识,针对通常动态系统故障状态样本缺乏的单值分类问题,提出混沌分形特征组合及支持向量数据域描述（support vector data
【机 构】
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四川理工学院自动化与电子信息学院,重庆大学自动化学院
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为了在微弱故障征兆出现时能通过正常状态对异常进行辨识,针对通常动态系统故障状态样本缺乏的单值分类问题,提出混沌分形特征组合及支持向量数据域描述（support vector data description,SVDD）的动态系统振动异常辨识方法。该方法采用误诊和漏诊两种分类错误的SVDD接受者操作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线,通过分析振动混沌分形特征,选取最大Lyapunov指数和关联维数的最优组合,进而建立正常状态样本单值SVDD分类器,并对可提
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