科协论坛：下半月
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Science & Technology Association Forum
2012年
12期
45-46
,共2页
故障诊断%柴油机%小波分解%支持向量机(SVM)
故障診斷%柴油機%小波分解%支持嚮量機(SVM)
고장진단%시유궤%소파분해%지지향량궤(SVM)
利用小波包能量法提取数据特征值,减轻了通过波形分析法所需要做的大量特征提取工作;并且利用支持向量机（SVM）作为故障分类模型,结合能量法所提取的特征数据,最终得出的结果稳定准确率高。最后拓展讨论了选取不同归一化数据处理方法或不归一化,以及选用不同核函数对最终结果（准确率）的影响。
利用小波包能量法提取數據特徵值,減輕瞭通過波形分析法所需要做的大量特徵提取工作;併且利用支持嚮量機（SVM）作為故障分類模型,結閤能量法所提取的特徵數據,最終得齣的結果穩定準確率高。最後拓展討論瞭選取不同歸一化數據處理方法或不歸一化,以及選用不同覈函數對最終結果（準確率）的影響。
이용소파포능량법제취수거특정치,감경료통과파형분석법소수요주적대량특정제취공작;병차이용지지향량궤（SVM）작위고장분류모형,결합능량법소제취적특정수거,최종득출적결과은정준학솔고。최후탁전토론료선취불동귀일화수거처리방법혹불귀일화,이급선용불동핵함수대최종결과（준학솔）적영향。
