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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.
基于支持向量机的多故障分类器研究
【摘 要】
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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
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院(西安)
【出 处】
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2002年全国振动工程及应用学术会议
【发表日期】
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2002年10期
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