测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2010年
7期
72-74
,共3页
自适应增强支持向量机集成%人耳听觉谱特征%风机故障诊断
自適應增彊支持嚮量機集成%人耳聽覺譜特徵%風機故障診斷
자괄응증강지지향량궤집성%인이은각보특정%풍궤고장진단
提出了自适应增强支持向量机集成算法,并结合风机噪声信号的人耳听觉谱特征,对风机故障进行分类识别.现场实测数据的识别实验证明,该算法可正确识别99%的正常机器,并且对故障类型诊断的正确识别率比单个支持向量机分类器高1.88%～2.50%.
提齣瞭自適應增彊支持嚮量機集成算法,併結閤風機譟聲信號的人耳聽覺譜特徵,對風機故障進行分類識彆.現場實測數據的識彆實驗證明,該算法可正確識彆99%的正常機器,併且對故障類型診斷的正確識彆率比單箇支持嚮量機分類器高1.88%～2.50%.
제출료자괄응증강지지향량궤집성산법,병결합풍궤조성신호적인이은각보특정,대풍궤고장진행분류식별.현장실측수거적식별실험증명,해산법가정학식별99%적정상궤기,병차대고장류형진단적정학식별솔비단개지지향량궤분류기고1.88%～2.50%.
