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《重庆市电机工程学会2010年学术会议论文集》2010年
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基于FCM和SVM的电机转子故障诊断方法研究

李媛媛  郭军华  吕琳  
【摘要】:本文采用振动诊断的方法即通过对电机振动信号检测,对信号进行各种处理和分析,诊断电机产生故障的类型[2]。模糊C均值聚类(FCM)算法是目前应用最为广泛的模糊聚类算法,但是由于模糊C均值聚类本质上是一种梯度下降算法寻求最优解的过程,因此会产生陷入局部最优解的问题,此外对于初值的过分依赖也是模糊C均值聚类的一个有待解决的问题。支持向量机(SVM)是一种新的通用学习方法,较好的解决了小样本、高维数等学习问题,并且克服了神经网络算法陷入局部最优解无法收敛的问题。本文提出了将FCM和SVM两种算法相结合的电机故障诊断模型,即用FCM算法预先处理训练样本,处理后的样本再作为SVM分类器的最终训练本进行分类。试验证明这一方法具有很好的分类效果和应用前景。
【作者单位】:后勤工程学院机械电气工程系
【分类号】:TM307

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