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针对往复压缩机气阀故障,提出一种结合模糊C均值聚类和支持向量机的二叉树多分类诊断方法。首先利用小波包分析提取气阀振动信号不同频段的能量作为故障特征量,然后应用该诊断方法对气阀故障模式进行识别。结果表明,构建的多分类方法对压缩机气阀故障的诊断效果很好,相比传统的多分类器诊断正确率更高。
基于二叉树支持向量机的往复压缩机气阀故障诊断方法
【摘 要】
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针对往复压缩机气阀故障,提出一种结合模糊C均值聚类和支持向量机的二叉树多分类诊断方法。首先利用小波包分析提取气阀振动信号不同频段的能量作为故障特征量,然后应用该诊
【机 构】
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合肥通用机械研究院有限公司压缩机技术国家重点实验室,合肥通用环境控制技术有限责任公司
【出 处】
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流体机械
【发表日期】
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2020年10期
【基金项目】
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安徽省科技重大专项项目(18030901026),安徽省自然科学基金青年项目(1908085QE234),安徽省重点研究和开发计划项目(201904a07020052),合肥通用机械研究院有限公司博士科技基金项目(2019010384),合肥通用机械研究院青年科技基金项目(2018010761)
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