原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
通过分析电机故障模式识别的原理,提出应用回归型支持向量机进行电机故障特征学习和分类的方法;从回归型支持向量机的基本原理出发,探讨线性回归与非线性回归两种情形,对其预测能力进行分析得到误差计算公式;在其基础上建立同步电机故障诊断模型并进行仿真,通过电压波形处理前后的对比,能够及时检测到故障的发生并进行识别,从而验证了回归型支持向量机是电机故障诊断在线检测的一种有效方法;但如何把已有的先验知识应用到SVM训练中仍然是一个悬而未决的问题.
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文献信息
篇名 回归型支持向量机在电机故障诊断中的研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 回归型支持向量机 电机故障诊断 预测能力 仿真
年,卷(期) 2007,(12) 所属期刊栏目 自动化测试
研究方向 页码范围 1691-1694
页数 4页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-4598.2007.12.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈特放 中南大学信息科学与工程学院 163 1182 17.0 25.0
2 张桂新 中南大学信息科学与工程学院 21 100 5.0 9.0
3 王罗 中南大学信息科学与工程学院 2 21 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
回归型支持向量机
电机故障诊断
预测能力
仿真
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
0
总下载数(次)
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总被引数(次)
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相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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