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摘要:
对轴向柱塞泵故障特征信息的研究有助于辅助完成轴向柱塞泵故障类型的鉴别和分类.从轴向柱塞泵的所有故障中,选出两种典型故障:缸体与配流盘磨损、柱塞滑履松动.从轴向柱塞泵原始振动信号中提取这两种故障特征的数据,经过小波包变换、数学变换以及遗传算法和偏最小二乘回归相结合(GA-PLS)特征选择后,确定最优的故障特征集.为了解决训练时间较长及权重调整过适应等问题,提出一种基于均匀分布权重和指数损失函数的改进型AdaBoost算法.分别使用AdaBoost M1,改进型AdaBoost构建分类模型比较其分类效果.结果表明:改进型AdaBoost使用仅含有少量的特征组成的最优特征集,可以得到较好的分类结果.
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文献信息
篇名 基于改进型AdaBoost算法的轴向柱塞泵故障特征信息的分类诊断
来源期刊 机床与液压 学科 工学
关键词 特征选择 均匀分布权重 损失函数 AdaBoost算法
年,卷(期) 2011,(19) 所属期刊栏目 故障诊断与可靠性
研究方向 页码范围 158-161
页数 分类号 TH17|TP18
字数 3868字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3881.2011.19.045
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 张培林 军械工程学院一系 253 1973 21.0 28.0
2 吴定海 军械工程学院一系 52 328 9.0 15.0
3 王国德 军械工程学院一系 13 107 5.0 10.0
4 李胜 军械工程学院一系 26 140 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
均匀分布权重
损失函数
AdaBoost算法
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
机床与液压
半月刊
1001-3881
44-1259/TH
大16开
广州市黄埔区茅岗路828号
46-40
1973
chi
出版文献量(篇)
20801
总下载数(次)
44
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