【摘 要】
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针对电梯的几种常见故障,论文采用了最小二乘支持向量机(LS-SVM)诊断的方法。采集电梯几种故障状态下的振动信号,用最优小波包的理论分析计算故障振动信号的能量分布,将其能
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省特种设备安全检测研究院
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针对电梯的几种常见故障,论文采用了最小二乘支持向量机(LS-SVM)诊断的方法。采集电梯几种故障状态下的振动信号,用最优小波包的理论分析计算故障振动信号的能量分布,将其能量分布与时域指标相结合,以构造故障特征向量,作为LS-SVM的输入来识别电梯的故障原因,并采用遗传算法优化LS-SVM的相关参数。通过对电梯六种常见故障的诊断结果表明,基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机用于电梯故障诊断是一种有效的方法。
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