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基于小波分析-支持向量机的风机故障预测
被引:8
作者
:
黄伟
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机构:
广西大学
黄伟
王衍学
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广西大学
王衍学
徐荣峰
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机构:
广西大学
徐荣峰
谢红梅
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机构:
广西大学
谢红梅
机构
:
[1]
广西大学
来源
:
金属矿山
|
2006年
/ 04期
关键词
:
小波分析;
支持向量机;
风机;
故障;
预测;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TH43 [通风机];
学科分类号
:
080704 ;
摘要
:
提出了基于小波分析和支持向量机的风机故障早期预测方法。通过小波分解,将风机原始振动时间序列依尺度分解到不同层次,对每层分别采用支持向量机(SVM)预测,最后合成得到原始序列的预测值。对某铝厂排送风机的运行状态进行预测,并与其它预测方法进行了对比,结果表明该方法预测精度更高。应用该预测方法可合理安排维修时间,减少维修费用。
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