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北京市重点实验室开放基金(030314)

作品数:1 被引量:24H指数:1
相关作者:王红军徐小力张建民更多>>
相关机构:北京机械工业学校北京理工大学更多>>
发文基金:北京市自然科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:机械工程更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇机械工程

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇基于支持向量...
  • 1篇机械系统
  • 1篇故障诊断

机构

  • 1篇北京理工大学
  • 1篇北京机械工业...

作者

  • 1篇张建民
  • 1篇徐小力
  • 1篇王红军

传媒

  • 1篇振动工程学报

年份

  • 1篇2006
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于支持向量机的机械系统状态组合预测模型研究被引量:24
2006年
提出了一种新的支持向量机(Support V ectorM ach ines,SVM)机械系统状态组合预测模型。应用FPE(F ina lP rinc ip le E rror)准则优化样本的维数,采用时域内的振动烈度和频域内的特征频率分量作为预测机械系统状态的敏感因子,构建了预测模型。支持向量机采用新型的结构风险最优化准则,预测能力强、鲁棒性好。采用径向基函数和ε损失函数,将该模型应用于实验台和旋转注水机组的状态预测,取得了较好的效果。这表明利用支持向量机的组合预测模型,可以降低设备维修代价,提高设备的安全性和可靠性。
王红军张建民徐小力
关键词:故障诊断机械系统支持向量机
共1页<1>
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