系统工程理论与实践
繫統工程理論與實踐
계통공정이론여실천
SYSTEMS ENGINEERING--THEORY & PRACTICE
2010年
7期
1266-1271
,共6页
机械故障诊断%支持向量分类机%三角模糊数%粒子群
機械故障診斷%支持嚮量分類機%三角模糊數%粒子群
궤계고장진단%지지향량분류궤%삼각모호수%입자군
针对机械故障诊断中存在的小样本、模糊、不确定性特征数据等问题,将改进三角模糊理论与支持向量分类机(SVM)方法相结合,提出一种Fν-SVM模型,给出相应的机械故障诊断方法.最后进行了复杂设备故障诊断的实例分析,结果表明基于Fν-SVM的机械故障诊断方法是有效和可行的.
針對機械故障診斷中存在的小樣本、模糊、不確定性特徵數據等問題,將改進三角模糊理論與支持嚮量分類機(SVM)方法相結閤,提齣一種Fν-SVM模型,給齣相應的機械故障診斷方法.最後進行瞭複雜設備故障診斷的實例分析,結果錶明基于Fν-SVM的機械故障診斷方法是有效和可行的.
침대궤계고장진단중존재적소양본、모호、불학정성특정수거등문제,장개진삼각모호이론여지지향량분류궤(SVM)방법상결합,제출일충Fν-SVM모형,급출상응적궤계고장진단방법.최후진행료복잡설비고장진단적실례분석,결과표명기우Fν-SVM적궤계고장진단방법시유효화가행적.
