基于LLE算法和SVM的旋转机械故障诊断

苏盈盈; 马飞; 刘兴华; 熊德杨

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基于LLE算法和SVM的旋转机械故障诊断

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利用LLE(Locally Linear Embedding)算法对众多的观测变量进行降维,再利用支持向量分类器SVM(Support Vector Machine)方法对降维后的变量数据集进行故障诊断.通过算例仿真表明,旋转机械故障的23维变量因素可降到14维,同时得到的诊断结果中,训练集的正确率为94.8％,测试集的正确率为100％.结果表明基于LLE算法和SVM的旋转机械故障诊断的模型精度有效.其既降低了模型的复杂度,又不影响故障诊断模型的精度.

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来源
《重庆电力高等专科学校学报》 |2013年第6期|63-66|共4页
作者
苏盈盈; 马飞; 刘兴华; 熊德杨;
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作者单位

重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆401331;

重庆大学自动化学院,重庆400044;

重庆电力高等专科学校,重庆400053;

重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆401331;

重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆401331;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP206.3;
关键词
局部线性嵌入; SVM; 旋转机械; 故障诊断;

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