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摘要:
针对支持向量机(SVM )的参数优化问题,结合人工化学反应优化算法的优点,提出了基于人工化学反应优化算法的支持向量机(ACROA_SVM )方法;然后利用标准数据验证了ACROA_SVM 方法的有效性和优越性;最后,结合局部均值分解信号分析和能量矩特征提取,将ACROA_SVM 方法应用于旋转机械故障诊断中。分析结果表明,ACROA_SVM 方法不但具有较高的故障诊断精度和较好的泛化能力,而且时间消耗短,故障诊断效率高,有利于实现在线智能故障诊断。
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文献信息
篇名 基于人工化学反应优化的SVM及旋转机械故障诊断
来源期刊 中国机械工程 学科 工学
关键词 支持向量机 人工化学反应优化算法 旋转机械 故障诊断
年,卷(期) 2015,(10) 所属期刊栏目 机械科学
研究方向 页码范围 1306-1311,1312
页数 7页 分类号 TH165.3|TN911.7
字数 5175字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004132X.2015.10.006
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 程军圣 210 5603 44.0 69.0
2 罗颂荣 29 138 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
人工化学反应优化算法
旋转机械
故障诊断
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
中国机械工程
半月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市湖北工业大学772信箱
38-10
1973
chi
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13171
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15
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