| 基于奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法研究 |
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| 引用本文： | 刘吕亮,徐斌.基于奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法研究[J].常熟理工学院学报,2015(2):70-75. |
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| 作者姓名： | 刘吕亮 徐斌 |
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| 作者单位： | 1. 常德职业技术学院 汽车工程系,湖南 常德,415000
2. 常德职业技术学院 汽车工程系，湖南 常德 415000; 北京工业大学 机械与应用电子学院，北京 100124 |
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| 摘 要： | 针对设备故障信号的微弱和噪声干扰严重问题,提出了基于奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法.利用聚类分析的方法预处理设备的状态信号,剔除信号的异常点,以提高信号的准确性.对预处理后的信号进行构造矩阵和奇异值分解,选择恰当的窗口长度,以奇异值作为信号特征.支持向量机对信号特征进行识别和分类,为了避免支持向量机在多状态分类中输出的不确定性,记录支持向量机的训练输出作为决策表.支持向量机测试时的输出与决策表比对,以提高诊断结果的可靠性.最后,通过对比试验验证了基于奇异值分解和支持向量机的方法可以对设备进行可靠、准确、快速的故障诊断.
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| 关 键 词： | 故障诊断 奇异值分解 支持向量机 聚类 |
A Study of Fault Diagnosis Method Based on Singular Value Decomposition and Support Vector Machine |
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| LIU Lv-liang,XU Bin.A Study of Fault Diagnosis Method Based on Singular Value Decomposition and Support Vector Machine[J].Journal of Changshu Institute of Technology,2015(2):70-75. |
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| Authors: | LIU Lv-liang XU Bin |
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| Institution: | LIU Lv-liang;XU Bin;Department of Automotive Engineering, Changde Vocational and Technical College;College of Mechanical Engineering and Applied Electronics Technology, Beijing University of Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fault diagnosis singular value decomposition support vector machine clustering |
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