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提出粗糙集(RS)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的电动机故障诊断方法。先利用粗糙集对属性进行约简,然后将约简属性作为FSVM的输入,再对其进行训练,实现多分类,并使结果可视化。实际诊断结果验证了此方法的可行性与有效性。
基于粗糙集和模糊支持向量机的感应电动机故障诊断方法
【摘 要】
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提出粗糙集(RS)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的电动机故障诊断方法。先利用粗糙集对属性进行约简,然后将约简属性作为FSVM的输入,再对其进行训练,实现多分类,并使结果可视化。实际诊断结果验证了此方法的可行性与有效性。
【机 构】
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中国矿业大学信息与电气工程学院
【出 处】
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煤矿机电
【发表日期】
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2014年04期
【基金项目】
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中国矿业大学大学生创新基金资助（X10290004ZD）
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