特征加权的高斯加权K近邻-支持向量机的水泵故障诊断方法

陈瑞; 杨春曦; 翟持; 龙超; 陈飞

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特征加权的高斯加权K近邻-支持向量机的水泵故障诊断方法

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针对实际运行环境下的工业水泵具有工况数据量大、运行时间长、特征类型多等特点,提出一种基于特征加权的高斯加权K近邻-支持向量机(GWKNN-SVM)的组合故障诊断分类算法。首先通过对某化工厂三台水泵5个月份的运行采集数据进行特征提取和清洗,然后分别使用高斯加权K近邻算法(GWKNN)-支持向量机算法(SVM)对数据进行快速粗分类和边界数据细分类,以提高水泵故障分类精度和识别效率。最后通过仿真实例比较了相同条件下GWKNN-SVM算法和其他分类算法的故障分类效果。试验结果表明,该组合分类方法能够有效提高水泵工况的故障分类精度,从而实现工业环境下的水泵健康监测。

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来源
《机械科学与技术》 |2022年第3期|349-356|共8页
作者
陈瑞; 杨春曦; 翟持; 龙超; 陈飞;
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作者单位

昆明理工大学化学工程学院;

昆明理工大学机电工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类轴承;人工神经网络与计算;
关键词
K近邻算法; 支持向量机; 特征加权; 水泵; 故障诊断;

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