【摘 要】
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近年来,关于设备状态监测与故障诊断方面的研究工作得到越来越高的重视,相关的理论研究也得到迅速发展。支持向量机在解决基于小样本情况的分类问题方面表现出良好的性能。它根据结构风险最小化原则,具有全局最优解,根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能之间寻求最佳折衷,以获得最好的推广能力并能有效地解决“过学习”问题。本文结合转子实验台上模拟的常见故障,采用熵带法对故障振动信号进行特征提取。为了使支持向量机
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近年来,关于设备状态监测与故障诊断方面的研究工作得到越来越高的重视,相关的理论研究也得到迅速发展。支持向量机在解决基于小样本情况的分类问题方面表现出良好的性能。它根据结构风险最小化原则,具有全局最优解,根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能之间寻求最佳折衷,以获得最好的推广能力并能有效地解决“过学习”问题。本文结合转子实验台上模拟的常见故障,采用熵带法对故障振动信号进行特征提取。为了使支持向量机具有更高的分类准确率,运用粒子蚁群算法对支持向量机的参数进行优化。针对故障多分类问题围绕以上实
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