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基于HMMSVM的混合故障诊断模型及应用
被引:11
作者
:
柳新民
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
国防科技大学机电工程与自动化学院
柳新民
邱静
论文数:
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机构:
国防科技大学机电工程与自动化学院
邱静
刘冠军
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机构:
国防科技大学机电工程与自动化学院
刘冠军
机构
:
[1]
国防科技大学机电工程与自动化学院
来源
:
航空学报
|
2005年
/ 04期
关键词
:
隐马尔可夫模型;
支持向量机;
小波包;
故障诊断;
减速器;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
V267.31 [];
学科分类号
:
摘要
:
针对直升机减速器故障诊断中机器学习方法存在的问题,根据隐马尔可夫模型(HMM)适合于处理连续动态信号与支持向量机(SVM)适合于模式分类的长处,提出了基于HMMSVM的混合故障诊断模型。先通过小波包分析方法从减速箱振动信号中有效提取非平稳特征,训练HMMSVM模型,再利用训练好的模型进行监测与诊断,实验结果表明该方法优于单纯的HMM或SVM诊断方法,能利用少量训练样本有效地完成直升机减速器的故障诊断。
引用
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页数:5
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[1]
统计学习理论的本质.[M].(美)VladimirN.Vapnik著;张学工译;.清华大学出版社.2000,
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