【摘 要】
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为提高液压机故障诊断的准确率,针对液压机故障诊断与性能评估困难、模型难以建立、智能化故障诊断装置缺乏的现状,文章提出了HSMM与SVM的混合算法。通过分析不同模式下的分
【机 构】
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湖州职业技术学院机电与汽车工程学院
【基金项目】
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2019年度浙江省科技厅公益项目“大型液压机故障诊断与性能评估关键技术及装置研发”(LGG19E050005)的研究成果之一
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为提高液压机故障诊断的准确率,针对液压机故障诊断与性能评估困难、模型难以建立、智能化故障诊断装置缺乏的现状,文章提出了HSMM与SVM的混合算法。通过分析不同模式下的分类精度、响应速度与稳定性,来揭示特征数据提取与算法设计的内在联系,以此构建故障诊断的HSMM-SVM模型,并验证该模型对故障诊断的准确度,以及对信息缺失数据的鲁棒性。并以某液压机的故障诊断为例,验证了在HSMM、SVM、HSMM-SVM下的故障分类精度,说明HSMM-SVM对故障分类的有效性与适用性更好。
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