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基于支持向量机的矿用电机故障诊断

提出一种基于电流信号频谱分析和支持向量机(SVM)的矿用感应电机早期故障诊断方法。对定子电流采样后,经FFT变换后提取故障特征量作为支持向量机的输入,基于1对1算法和混合矩阵组合策略构造了多故障SVM

孪生支持向量机在滚动轴承振动故障诊断中的应用

通过对滚动轴承振动信号进行定量分析,从振动故障信号中提取与故障诊断方法有关的故障特征,在传统支持向量机的基础上,研究孪生支持向量机的建模方法,建立基于孪生支持向量机的滚动轴承振动故障诊断模型,并结合粒

基于支持向量机的故障诊断及控制技术

基于支持向量机的故障诊断及控制技术书中附带光盘里面的程序

基于支持向量机的汽车发动机故障诊断研究

基于支持向量机的汽车发动机故障诊断研究，马新华，徐玉秀，发动机作为汽车的动力源，运行状态的好坏直接影响到整车的工作状况。发动机的故障占全车故障的比例很高，维修费用高，花费时间长

基于小波包分析和最小二乘支持向量机的电机转子故障诊断研究

采用小波包分析和支持向量机来诊断电机故障。针对电机中常见的故障,如电机振动故障,电机转子断条故障,电机转子偏心故障等,进行频谱分析,提取故障信号在动态条件下各频带能量作为故障特征向量。构建多个最小二乘

基于经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断_徐可.pdf

摘要：本文针对滚动轴承的故障诊断问题,首先提出一种自适应波形匹配的延拓方法对经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)存在的端点效应进行改进,然后基于改进的EM

基于SVM的旋转机械振动故障诊断模型及系统研究

通过有向无环图多分类算法构造振动故障诊断模型的方法,同时基于Lab VIEW虚拟仪器开发平台设计了旋转机械振动故障在线诊断系统,并对相关硬件设备进行了选取研究。通过转子试验台模拟旋转机械运行故障,利用

基于支持向量机的数控机床故障诊断系统研究

基于支持向量机的数控机床故障诊断系统研究，何恩元，王泽星，故障诊断对提升数控机床可靠性、降低维护成本具有重要意义。本文采用支持向量机（SVM）方法建立数控机床故障诊断系统，通过数据预

基于支持向量机的柴油机故障诊断系统研究

基于支持向量机的柴油机故障诊断系统研究，郭晶亮，姚玉南，柴油机故障诊断技术是近些年来国内外专家研究的比较热门的方向之一，它通过分析和处理柴油机的现在状态和历史数据来分析并预测出

论文研究-基于融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法.pdf

针对模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题, 提出了基于融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。首先对采集的信号进行主成分分析（PCA）——特征提取; 然后将训练集输入融合特权信息支持向量机进

支持向量机故障诊断及控制技术 matalb

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基于AR模型和支持向量机的转子系统故障诊断方法

基于AR模型和支持向量机的转子系统故障诊断方法，于德介，陈淼峰，提出了基于AR模型和支持向量机的转子系统故障诊断方法。该方法对转子系统的振动信号建立AR模型，以AR模型主要的自回归参数和残差的

论文研究-基于支持向量机的抽油机故障诊断研究 .pdf

基于支持向量机的抽油机故障诊断研究，李卓，刘斌，与传统的故障诊断方法相比，基于支持向量机的故障诊断方法具有模型简单、分类能力强、推广能力好等特点。以油田生产中抽油机的常

基于支持向量机的异步电机转子故障诊断

根据异步电机发生故障时振动信号的特点,提出了一种基于小波包分解和支持向量机相结合的异步电机转子故障诊断方法。通过采用快速ICA算法对振动信号进行多通道数据融合,然后进行3层小波包分解,得到各分解节点对

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基于支持向量机（SVM）的乳腺癌诊断

支持向量机SVM是一种新的机器学习方法，其基础是统计学理论。模型泛化能力强；进行非线性分类时通过高维空间变换。

基于网格搜索和支持向量机的矿用风机故障诊断研究

鉴于支持向量机在小样本数据情况下能够获得较大推广能力的特点,提出将支持向量机应用到矿用通风机的故障诊断中。利用网格搜索法对支持向量机进行参数寻优,通过多类分类方法对通风机故障进行分类,建立故障诊断模型

基于支持向量机的乳腺癌辅助诊断

采用支持向量机、K一近邻法(K—Nearest Neighbor，K—NN)、概率神经网络(Probabilistie Neural Network，PNN)，结合乳腺肿瘤的细针穿刺细胞病理学临床数据

基于随机森林算法的旋转机械齿轮组故障诊断

针对单一的分类器用于旋转机械故障诊断时存在准确率不高的问题,提出一种基于随机森林算法的旋转机械齿轮组故障诊断方法。该方法利用随机森林多分类器组合决策树的思想,通过多分类器的组合学习提高故障诊断的准确率

论文研究-最小二乘支持向量机在模拟电路故障诊断中的应用 .pdf

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基于一类支持向量机的故障诊断信息记忆模型，张庆，徐光华，针对故障信息动态累积且表现多样的特点，提出了基于一类支持向量机的机械故障诊断信息记忆模型。该模型对故障特征数据进行增量式

基于支持向量机的煤矿机械故障预测研究

故障预测对煤矿机械的预知维修具有很重要的指导意义。闸瓦间隙是煤矿提升机的重要参数,通过采用基于最小二乘支持向量机的数学方法对煤矿提升机的闸瓦间隙进行故障预测,从而预测了煤矿提升机的故障发生时间。该研究

基于EMD分解和支持向量机的齿轮箱故障诊断与研究

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为解决内燃机故障诊断这一复杂问题,在ANSYS环境下,对6110型内燃机曲轴在正常工作状态和几种故障状态下进行瞬态动力学分析,得到曲轴的振动信号,对各信号进行相空间重构,并计算其关联维数,采用支持向量

基于PSO-SVM模型的旋转机械故障诊断研究

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提出了一种小波包分析与最小二乘支持向量机相结合的机械设备故障诊断模型。首先对故障信号功率谱进行小波分解，简化了故障特征向量的提取，然后采用最小二乘支持向量机进行故障诊断。在该模型中，用二次损失函数取代

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