本文關(guān)鍵詞：基于多特征融合多核學(xué)習(xí)支持向量機的液壓泵故障識別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：提出基于多特征融合多核學(xué)習(xí)支持向量機的液壓泵故障識別方法。該方法首先對原始信號進行集總經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解,然后分別用AR模型和奇異值分解兩種特征提取方法提取故障特征,最后將不同類型的特征分別用相應(yīng)的核函數(shù)進行映射,用多核學(xué)習(xí)支持向量機來識別液壓泵的工作狀態(tài)和故障類型。實驗結(jié)果表明該方法顯著地提高了故障診斷的準確性。
【作者單位】： 燕山大學(xué)河北省重型機械流體動力傳輸與控制重點實驗室;先進鍛壓成形技術(shù)與科學(xué)教育部重點實驗室;唐鋼高強汽車板有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 多核學(xué)習(xí) 多特征融合 支持向量機 故障識別 液壓泵
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51475405) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)資助項目(2014CB046405) 河北省自然科學(xué)基金資助項目(E2013203161)
【分類號】：TH137.51;TP181
【正文快照】： 0引言作為液壓系統(tǒng)的核心部件,液壓泵的工作狀態(tài)嚴重影響著液壓系統(tǒng)工作的可靠性。目前,與統(tǒng)計分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對應(yīng)的統(tǒng)計模式識別方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是用于液壓泵模式識別的主要方法,而這些方法都存在許多固有的局限性。基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論發(fā)展起來的支持向量機(sup-por

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1 周云龍;陳飛;孫斌;;基于圖像多特征融合和支持向量機的氣液兩相流流型識別(英文)[J];Chinese Journal of Chemical Engineering;2008年06期

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1 朱夢亞;基于多特征融合的遙感圖像分類研究[D];燕山大學(xué);2016年

  本文關(guān)鍵詞：基于多特征融合多核學(xué)習(xí)支持向量機的液壓泵故障識別方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：408946