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提出了应用支持向量机和D-S证据理论进行机械故障诊断的方法,该方法通过构建多个向量机局部诊断器,将核参数作为信号熵值特征样本送入支持向量机。试验结果表明：与只凭借单个传感器的故障诊断相比,多个SVM局部诊断器进行融合得出的新证据可信度高,提高了诊断的可靠性。
基于支持向量机和D-S证据理论的机械故障诊断方法研究
【摘 要】
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提出了应用支持向量机和D-S证据理论进行机械故障诊断的方法,该方法通过构建多个向量机局部诊断器,将核参数作为信号熵值特征样本送入支持向量机。试验结果表明：与只凭借单个
【机 构】
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华南理工大学机械与汽车工程学院
【出 处】
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机电信息
【发表日期】
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2016年21期
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