基于神经网络和支持向量机的复合故障诊断技术

• 作者: 刘树林 王金东 赵海洋 陈桂娟
• 来源期刊: 流体机械
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 支持向量机 故障诊断 往复压缩机
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 故障诊断
• 页码范围: 39-42,73
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 3757字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-0329.2008.01.010

摘要

结合神经网络和支持向量机的优点,针对实际应用的不同阶段,提出了一套基于神经网络和支持向量机的复合故障诊断技术.该技术不但可以融入新的故障信息,而且可以使故障诊断模型始终处于最优识别状态,并以往复压缩机气缸系统常见故障的诊断为实例,验证了该技术的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘树林		22	323	10.0	17.0
2	王金东		34	243	9.0	13.0
3	赵海洋		11	72	5.0	8.0
4	陈桂娟		6	33	2.0	5.0