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基于支持向量機的混凝土泵車支腿故障診斷方法

發(fā)布時間:2018-04-07 14:57

  本文選題:支腿故障 切入點:支持向量機(SVM) 出處:《機械設(shè)計與研究》2015年06期


【摘要】:針對混凝土泵車支腿頻繁發(fā)生開裂的問題,提出了一種基于支持向量機的故障診斷方法;炷帘密囋谑┕み^程中,施工狀態(tài)的不同,直接影響到支腿的承載情況。對支腿故障進行分析,找出支腿最易出現(xiàn)開裂的關(guān)鍵位置,研究出了影響支腿關(guān)鍵位置承載的主特征量,搭建關(guān)鍵位置受力的支持向量機預測模型。運用MATLAB編寫支持向量機預測程序,對模型進行訓練和驗證,通過輸出的應力曲線圖對支腿故障進行預測。實例驗證了支持向量機對支腿關(guān)鍵位置應力預測的可行性。該方法相對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡在小樣本上更加精確,并為泵車工況參數(shù)的選擇提供了理論支持。
[Abstract]:A fault diagnosis method based on support vector machine (SVM) is proposed to solve the problem of frequent cracking of the support leg of concrete pump vehicle.In the construction process of concrete pump car, the different construction state directly affects the bearing capacity of the supporting leg.In this paper, the fault of the leg is analyzed, the key position of the leg is found out, the main characteristic quantity which affects the bearing capacity of the key position of the leg is studied, and the prediction model of support vector machine (SVM) is built.The prediction program of support vector machine is compiled by MATLAB, the model is trained and verified, and the fault of leg is predicted by the output stress curve.The feasibility of the support vector machine (SVM) in predicting the stress at the key position of the leg is verified by an example.Compared with BP neural network, this method is more accurate in small samples and provides theoretical support for the selection of pump vehicle operating parameters.
【作者單位】: 湖北文理學院建筑工程學院;
【基金】:湖北教育廳資助項目(B2015143)
【分類號】:TU646

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:1719643

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