基于SVM-Clara模型的机械设备状态监测方法

来源 :工业控制计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yuanyu_518
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对工业机械设备的状态进行及时监测,可以极大程度地降低企业因工业设备故障带来的损失.以传统的设备状态监测方法为基础,结合机器学习中的SVM支持向量机算法与Clara聚类算法,首次提出了基于SVM-Clara模型的机械设备状态监测方法.通过仿真实验,首先得到了SVM-Clara模型的最高效率为96.9%,最佳训练数据量为7000,此时模型最高的聚类效率为32.07%;接着再与传统的三种机械设备状态监测方法进行横向对比,得出SVM-Clara模型的理论准确率为95.8333%,证明了基于SVM-Clara模型的机械设备状态监测方法的准确性与高效性.
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