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基于SMO算法的SVM分类器在压缩机故障识别中应用
基于SMO算法的SVM分类器在压缩机故障识别中应用
作者:
丁炜
陈宏希
马应魁
齐冬莲
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
支持向量机
序列最小优化算法
分类器
压缩机
故障识别
摘要:
采用时频分析和支持向量机(SVM)相结合,提出一种压缩机故障识别新方法.首先利用LabvieW软件平台,对压缩机振动信号进行时频分析;然后提取出空气压缩机故障信号的特征向量,组成训练样本和测试样本;最后使用一对一方法构造成多元支持向量机分类器,利用序列最小优化(SMO)算法对故障样本进行训练,实现了压缩机的故障识别.实验测试表明,该分类器有较高故障诊断效率且性能良好,适合压缩机的故障识别.
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篇名
基于SMO算法的SVM分类器在压缩机故障识别中应用
来源期刊
自动化与仪器仪表
学科
工学
关键词
支持向量机
序列最小优化算法
分类器
压缩机
故障识别
年,卷(期)
2012,(3)
所属期刊栏目
应用技术
研究方向
页码范围
96-98
页数
分类号
TH45
字数
2474字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-9227.2012.03.040
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
马应魁
兰州石化职业技术学院电子电气工程系
17
91
5.0
9.0
2
齐冬莲
浙江大学电气工程学院
74
944
15.0
28.0
3
陈宏希
兰州石化职业技术学院电子电气工程系
33
214
6.0
14.0
4
丁炜
兰州石化职业技术学院电子电气工程系
21
58
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引证文献
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同被引文献
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(1)
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参考文献(0)
二级参考文献(1)
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二级引证文献(0)
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引证文献(0)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
序列最小优化算法
分类器
压缩机
故障识别
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
自动化与仪器仪表
主办单位:
重庆工业自动化仪表研究所
重庆市自动化与仪器仪表学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9227
CN:
50-1066/TP
开本:
大16开
出版地:
重庆市渝北区人和杨柳路2号B区
邮发代号:
78-8
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
9657
总下载数(次)
37
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