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基于支持向量机的多故障分类器研究

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针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断的问题,本文改进了支持向量机多分类算法,依据此算法建立了多故障分类器.只需要少量的时域故障数据样本来训练多故障分类器,不必进行信号预处理以提取特征量,便可实现多故障的识别和诊断,并且具有算法简单、可对故障在线分类和故障分类能力强的优点.

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来源
《2002年全国振动工程及应用学术会议》|2002年|149-154|共6页
会议地点北京
作者
张周锁; 李凌均; 何正嘉;
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作者单位

中国振动工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
支持向量机; 机械故障诊断; 多故障分类器; 多分类算法;

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