【摘 要】
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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
【机 构】
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昆明理工大学 化学工程学院,昆明 650500;昆明理工大学 机电工程学院,昆明 650500
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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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