化学工业与工程技术
化學工業與工程技術
화학공업여공정기술
JOURNAL OF CHEMICAL INDUSTRY & ENGINEERING
2014年
4期
79-82
,共4页
支持向量机%小波包变换%电力电子故障诊断
支持嚮量機%小波包變換%電力電子故障診斷
지지향량궤%소파포변환%전력전자고장진단
support vector machine%wavelet packet analysis%power electronic fault diagnose
采用小波包分析与支持向量机(SVM)对化工装置电力电子故障进行自动识别和诊断,运用变尺度分辨小波包方法对电力电子故障信号进行特征处理.支持向量机能够对小样本数进行模式识别,并且具有良好的分类推广能力.在小波包分析特征基础上,采用分布式多支持向量机(SVM)分类器识别化工装置电力电子故障.结果表明:该方法能准确有效地对化工装置的电力电子故障进行识别和诊断.
採用小波包分析與支持嚮量機(SVM)對化工裝置電力電子故障進行自動識彆和診斷,運用變呎度分辨小波包方法對電力電子故障信號進行特徵處理.支持嚮量機能夠對小樣本數進行模式識彆,併且具有良好的分類推廣能力.在小波包分析特徵基礎上,採用分佈式多支持嚮量機(SVM)分類器識彆化工裝置電力電子故障.結果錶明:該方法能準確有效地對化工裝置的電力電子故障進行識彆和診斷.
채용소파포분석여지지향량궤(SVM)대화공장치전력전자고장진행자동식별화진단,운용변척도분변소파포방법대전력전자고장신호진행특정처리.지지향량궤능구대소양본수진행모식식별,병차구유량호적분유추엄능력.재소파포분석특정기출상,채용분포식다지지향량궤(SVM)분류기식별화공장치전력전자고장.결과표명:해방법능준학유효지대화공장치적전력전자고장진행식별화진단.
