面向旋转机械的支持向量机故障智能诊断方法及实验研究

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目前,故障智能诊断面临的主要难题是典型故障样本的严重不足和诊断知识的发现问题,两者都严重制约着机械故障智能诊断的发展。由于支持向量机具有许多独特的优势,特别是针对小样本情况所表现出来的优良性能,目前已成为机械故障诊断领域的研究热点之一。本文围绕支持向量机在机械故障诊断领域的应用研究,就多故障分类器模型的建立、故障特征提取、核函数的参数优化、以及增量学习等关键问题进行了研究。本文主要包括以下几方面内容:1、论述了课题研究的背景和意义;综述了支持向量机的理论研究和应用发展;分析了支持向量机应
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在过去的二十多年中,世界产业界出现了令人注目的模式转向,产品从满足所有消费者的普遍需要转向适应个人消费者的个性需求;产品的经济性、功能性和大众化原则被表现性、情感性和独特性所替代;如何将日渐占据重要地位的感性因素应用到设计中,成为现实中一个重要的问题。设计师不仅需要在设计中更多的加入感性思维,同时也需要深入的理解用户的感性需求,掌握产品体现感性因素的方式,并将自己对用户感性需求的理解与产品设计元素
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随着传感器技术、计算机技术、故障诊断技术等科学技术的飞速发展和装备复杂程度的增加,状态基维修技术(CBM,Condition-Based Maintenance)越来越受到人们的重视。CBM系统是一个包含大量软硬件在内的复杂集成系统,研制开发过程相当复杂。如何从CBM系统方案论证、研制到部署应用保证其有效性,确保系统能有效集成是人们在开发和应用CBM技术面临的重要问题。论文以OSA-CBM标准为指
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高可靠长寿命小型超高真空密封器件已在很多重要领域得到广泛应用,微型离子泵成为其运行的保障。对于不允许高温烘烤去气的小型真空器件,储存一段时间后由于累积出气导致气压超过微型离子泵的启动压强,而使整个器件报废。在超高真空下的离子泵抽气有局限性,有待提高。本课题正是在这样的背景下,研究吸气剂与微型离子泵复合的方案,使器件压强保持在较低的水平下,从而保障了微型离子泵的有效启动,避免真空密闭器件的报废,提高
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