【摘 要】
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针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题,提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,介绍了该方法的原理和算法,并利用模拟故障数据建立了多故障
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针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题,提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,介绍了该方法的原理和算法,并利用模拟故障数据建立了多故障分类器.这种诊断方法只需要少量的时域故障数据样本来训练故障分类器,不必进行信号预处理以提取特征量,便可实现多故障的识别和诊断.测试结果表明,当数据样本中含有26%的噪声时,故障分类器仍然能正确分类多种故障.这种诊断方法具有算法简单、可对故障在线分类和故障分类能力强的优点.
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