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摘要:
提出粗糙集(RS)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的电动机故障诊断方法.先利用粗糙集对属性进行约简,然后将约简属性作为FSVM的输入,再对其进行训练,实现多分类,并使结果可视化.实际诊断结果验证了此方法的可行性与有效性.
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文献信息
篇名 基于粗糙集和模糊支持向量机的感应电动机故障诊断方法
来源期刊 煤矿机电 学科 工学
关键词 粗糙集 模糊支持向量机 故障诊断 感应电动机
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 设计研究
研究方向 页码范围 34-36
页数 3页 分类号 TM343+.3|TP277.3
字数 2242字 语种 中文
DOI
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 许允之 中国矿业大学信息与电气工程学院 111 387 11.0 15.0
2 王鑫 中国矿业大学信息与电气工程学院 33 110 6.0 9.0
3 陈瑞成 中国矿业大学信息与电气工程学院 7 15 2.0 3.0
4 程昭竣 中国矿业大学信息与电气工程学院 5 7 2.0 2.0
5 丁鑫 中国矿业大学信息与电气工程学院 4 14 2.0 3.0
6 邱爽 中国矿业大学信息与电气工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
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粗糙集
模糊支持向量机
故障诊断
感应电动机
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煤矿机电
双月刊
1001-0874
31-1509/TD
大16开
上海市天钥桥路1号
1980
chi
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