本文關(guān)鍵詞：SVM和LSSVM應(yīng)用于齒輪箱故障診斷中的對(duì)比研究

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【摘要】：為更好的對(duì)齒輪箱進(jìn)行有效的故障診斷,通過(guò)SVM(支持向量機(jī))和LSSVM(最小二乘支持向量機(jī))分別對(duì)齒輪箱故障特征向量進(jìn)行故障識(shí)別,然后將識(shí)別結(jié)果在準(zhǔn)確率和運(yùn)行時(shí)間兩個(gè)維度進(jìn)行比較,最終確立LSSVM在齒輪箱故障診斷中的優(yōu)越性。
【作者單位】： 山西機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車工程系;
【關(guān)鍵詞】： 齒輪箱 故障診斷 SVM LSSVM
【分類號(hào)】：TH132.41
【正文快照】： 0引言齒輪箱在現(xiàn)代工業(yè)中應(yīng)用中是必不可少的一部分,齒輪箱在實(shí)際工作中工作環(huán)境往往比較惡劣,齒輪箱的可靠性很大程度上決定了整套機(jī)械設(shè)備的可靠性,這就對(duì)齒輪箱故障診斷提出了更高的要求。SVM(支持向量機(jī))在齒輪箱故障診斷研究中已經(jīng)成為一個(gè)熱點(diǎn),該方法是Vapnik基于統(tǒng)計(jì)學(xué)

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