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介绍了支持向量机(SVM)分类算法,针对常用的C-支持向量分类机(C-SVM)中参数没有确切意义、选取困难的缺点,将ν-支持向量机(ν-SVM)用于对旋转机械振动故障的诊断,通过对实验台模拟数据进行训练、分类和测试,取得了良好的诊断效果。并通过现场故障实例证明了这种方法的准确性。
基于参数优化SVM的旋转机械故障诊断
【摘 要】
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介绍了支持向量机(SVM)分类算法,针对常用的C-支持向量分类机(C-SVM)中参数没有确切意义、选取困难的缺点,将ν-支持向量机(ν-SVM)用于对旋转机械振动故障的诊断,通过对实验
【机 构】
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东南大学火电机组振动国家工程研究中心东南大学火电机组振动国家工程研究中心江苏南京江苏南京
【出 处】
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江苏电机工程
【发表日期】
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2008年01期
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