回归型支持向量机在电机故障诊断中的研究

王罗; 张桂新; 陈特放

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通过分析电机故障模式识别的原理,提出应用回归型支持向量机进行电机故障特征学习和分类的方法;从回归型支持向量机的基本原理出发,探讨线性回归与非线性回归两种情形,对其预测能力进行分析得到误差计算公式;在其基础上建立同步电机故障诊断模型并进行仿真,通过电压波形处理前后的对比,能够及时检测到故障的发生并进行识别,从而验证了回归型支持向量机是电机故障诊断在线检测的一种有效方法;但如何把已有的先验知识应用到SVM训练中仍然是一个悬而未决的问题.

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来源
《计算机测量与控制》 |2007年第12期|1691-1694|共4页
作者
王罗; 张桂新; 陈特放;
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作者单位

中南大学信息科学与工程学院;

湖南长沙410075;

中南大学信息科学与工程学院;

湖南长沙410075;

中南大学信息科学与工程学院;

湖南长沙410075;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
回归型支持向量机; 电机故障诊断; 预测能力; 仿真;

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