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模糊支持向量机在汽轮机故障诊断中的应用
被引:45
作者
:
王国鹏
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机构:
华北电力大学动力工程系,华北电力大学动力工程系,国华定州发电公司,华北电力大学动力工程系河北保定,河北保定,河北定州,河北保定
王国鹏
翟永杰
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华北电力大学动力工程系,华北电力大学动力工程系,国华定州发电公司,华北电力大学动力工程系河北保定,河北保定,河北定州,河北保定
翟永杰
封官斌
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封官斌
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机构:
王东风
机构
:
[1]
华北电力大学动力工程系,华北电力大学动力工程系,国华定州发电公司,华北电力大学动力工程系河北保定,河北保定,河北定州,河北保定
来源
:
华北电力大学学报
|
2003年
/ 04期
关键词
:
模糊支持向量机;
模糊隶属度;
最优超平面;
故障诊断;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP277 [监视、报警、故障诊断系统];
学科分类号
:
140102
[集成电路设计与设计自动化]
;
摘要
:
阐述了模糊支持向量机的原理。考虑到各类样本的不同影响,在基于风险的基础上,通过确定各个样本的模糊隶属度,引入模糊支持向量机的概念,将这一理论应用于汽轮机减速箱的故障诊断中,使一类样本点中只包含正常样本。实验结果表明了该方法的可行性与有效性。
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应用于故障诊断的SVM理论研究
[J].
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华中科技大学机械学院信息研究所,五邑大学智能技术与系统研究所,五邑大学智能技术与系统研究所,华中科技大学机械学院信息研究所武汉五邑大学智能技术与系统研究所江门,江门,江门,武汉
樊可清
;
吴今培
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华中科技大学机械学院信息研究所,五邑大学智能技术与系统研究所,五邑大学智能技术与系统研究所,华中科技大学机械学院信息研究所武汉五邑大学智能技术与系统研究所江门,江门,江门,武汉
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.
振动、测试与诊断,
2001,
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关于统计学习理论与支持向量机
[J].
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张学工
.
自动化学报,
2000,
(01)
[3]
模式识别与状态监控.[M].温熙森等编著;.国防科技大学出版社.1997,
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应用于故障诊断的SVM理论研究
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樊可清
;
吴今培
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华中科技大学机械学院信息研究所,五邑大学智能技术与系统研究所,五邑大学智能技术与系统研究所,华中科技大学机械学院信息研究所武汉五邑大学智能技术与系统研究所江门,江门,江门,武汉
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