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基于粒子群优化决策树的齿轮箱故障诊断

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摘要

针对现有支持向量机(SVM)在构造多类分类器的过程中存在计算费时、搜索率不高的问题,将粒子群优良的全局搜索性能应用于优化决策树,构造出多元分类器,最终实现SVM 的有效多值分类.将其应用于齿轮箱故障诊断中,证明了改进后的SVM构造方法的有效性和准确性.

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来源
《全国高校机械工程测试技术研究会、中国振动工程学会动态测试专业委员会2012年代表大会暨学术年会》|2012年|1-5|共5页
会议地点鞍山
作者
程珩; Cheng Hang; 黄超勇; Huang Chaoyong; 张永刚;
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作者单位

中国振动工程学会;

全国高校机械工程测试技术研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类齿轮及齿轮传动;
关键词
齿轮箱; 故障诊断; 粒子群优化算法; 决策树模型; 支持向量机;

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