【摘 要】
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构建了两种基于BP神经网络和支持向量机的的永磁直流电机故障模式识别分类器,并对该两种模式识别分类器在永磁直流电机故障诊断中的应用进行了实验研究与理论分析。研究结果
【机 构】
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哈尔滨工业大学机电工程学院,哈尔滨工业大学材料科学与工程学院,哈尔滨工业大学电气工程学院
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构建了两种基于BP神经网络和支持向量机的的永磁直流电机故障模式识别分类器,并对该两种模式识别分类器在永磁直流电机故障诊断中的应用进行了实验研究与理论分析。研究结果表明:基于支持向量机的永磁直流电机故障模式识别方法在小样本情况下的诊断正确率高于基于BP神经网络,最好能达到94.6667%,且不存在局部极小值问题和过学习问题。
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