基于支持向量机的水电机组故障诊断研究

• 作者: 黄涛
• 来源期刊: 机电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 支持向量机 水电机组 故障诊断
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 电工技术
• 页码范围: 44-45,49
• 页数: 3页
• 分类号: TK312
• 字数: 2365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19508/j.cnki.1672-4801.2017.02.014

摘要

针对水电机组故障信息缺乏、故障识别困难等问题,提出基于支持向量机的水电机组故障诊断模型.并针对实测水电机组故障数据,分析支持向量机水电机组故障诊断模型和常用的神经网络故障诊断模型等理论在水电机组故障诊断中的优劣.研究表明,支持向量机理论在小样本情况下比神经网络具有更强的诊断能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄涛		3	5	1.0	2.0