【摘 要】
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为了实现更好的复杂设备故障诊断和识别,文中提出了基于FSVM模糊隶属度改进和信息熵融合的复杂设备故障诊断和识别的分析技术.对标准FSVM的模糊隶属度函数改良后建立了基于数
【机 构】
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西安工业大学经济管理学院,西北工业大学管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71502133);陕西省社会科学基金项目(2015R018);西安工业大学校长基金(XAGDXJJ15017)
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为了实现更好的复杂设备故障诊断和识别,文中提出了基于FSVM模糊隶属度改进和信息熵融合的复杂设备故障诊断和识别的分析技术.对标准FSVM的模糊隶属度函数改良后建立了基于数据特征分布的高斯隶属度计算模型.通过工况数据验证了改良模糊隶属度与信息熵融合的FSVM对于复杂设备的故障诊断识别和工况状态评估更加有效.计算出设备故障模式与故障原因之间的权值,建立了一个多参数的复杂设备状态分析模型;并对各类故障原因对设备整体状态的影响进行定量分析,为复杂设备故障诊断和识别提供量化参考指标.
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