【摘 要】
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为了提高抽油杆的缺陷识别率，将小波包能量特征和时域峰峰值特征组成的混合特征向量和基于小样本的支持向量机法应用于抽油杆的缺陷识别中．应用基于类距离的可分离性判据，证明了
【机 构】
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东北大学机械工程与自动化学院,华润雪花啤酒（辽宁）有限公司
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为了提高抽油杆的缺陷识别率，将小波包能量特征和时域峰峰值特征组成的混合特征向量和基于小样本的支持向量机法应用于抽油杆的缺陷识别中．应用基于类距离的可分离性判据，证明了混合特征比单一小波包能量特征的可分离性强，在一定程度上可提高抽油杆缺陷识别的有效性；同时应用大量的数据和一对一分类的支持向量机进行抽油杆缺陷模式识别．其识别结果表明，混合特征具有比单一小波包能量特征更好的分离性，识别缺陷的泛化误差小，提高了抽油杆的缺陷识别率．
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