【摘 要】
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泵站管道振动响应信号实测比较困难,为实现利用较少机组数据预测管道振动状况,提出基于粒子群（particle swarm optimization,PSO）的支持向量机（support vector machine,SVM）预测
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泵站管道振动响应信号实测比较困难,为实现利用较少机组数据预测管道振动状况,提出基于粒子群（particle swarm optimization,PSO）的支持向量机（support vector machine,SVM）预测方法。利用粒子群全局跟踪搜索算法优化SVM核函数和惩罚因子,弱化SVM参数优化不足导致预测精度低的问题。以景电梯级二期3泵站2号管道为研究对象,基于机组和管道的振动实测数据,首先利用频谱分析和数理统计方法确定管道振动的振源贡献率,并计算机组和管道振动相关系数,确定机组和管道之间的强耦
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