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针对涡轮泵的几种典型常见故障,应用支持向量机(SVM)构造多元分类器,解决故障诊断等多分类问题,在此基础上建立了基于支持向量机的故障诊断模型。试验结果表明,与神经网络相比,采用支持向量机进行故障诊断可得到更高的精度,表现出较好的分类和抗噪能力,而且效率高于神经网络,说明该方法是有效、可行的。
基于支持向量机的涡轮泵故障诊断方法研究
【摘 要】
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针对涡轮泵的几种典型常见故障,应用支持向量机(SVM)构造多元分类器,解决故障诊断等多分类问题,在此基础上建立了基于支持向量机的故障诊断模型。试验结果表明,与神经网络相
【机 构】
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第二炮兵工程学院二系,第二炮兵工程学院二系陕西西安710025,陕西西安710025
【出 处】
：
控制工程
【发表日期】
：
2007年S2期
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