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提出了自适应增强支持向量机集成算法,并结合风机噪声信号的人耳听觉谱特征,对风机故障进行分类识别。现场实测数据的识别实验证明,该算法可正确识别99%的正常机器,并且对故障类型诊断的正确识别率比单个支持向量机分类器高1.88%~2.50%。
基于自适应增强SVM集成算法的风机故障诊断
【摘 要】
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提出了自适应增强支持向量机集成算法,并结合风机噪声信号的人耳听觉谱特征,对风机故障进行分类识别。现场实测数据的识别实验证明,该算法可正确识别99%的正常机器,并且对故
【机 构】
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西北工业大学航海学院
【出 处】
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测控技术
【发表日期】
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2010年07期
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