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基于支持向量机和聚类的时间序列故障预报

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针对非线性时间序列的故障预报问题,提出一种融合最小二乘支持向量机和核减聚类的方法.首先利用最小二乘支持向量机算法对正常的时间序列建立预报模型,并获得实际时间序列的预测值；然后运用核减聚类算法对正常的时间序列进行聚类中心的提取,通过预测值与聚类中心的相似性度量实现故障预报；最后利用Mackey-Glass时间序列和某电机转速调节系统对该方法进行了验证.仿真结果表明,该方法可以有效预报时间序列的故障,比其他方法具有更好的实时性.

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来源
《第六届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议》|2009年|102-106|共5页
会议地点武汉
作者
陈福华; 吴礼龙; 易建希; 隆雪明; 周玉洁;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类监视、报警、故障诊断系统;自动推理、机器学习;
关键词
故障预报; 最小二乘支持向量机; 核减聚类; 时间序列; 相似性度量;

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