基于支持向量机的水泵故障诊断

【摘要】：支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论(SLT)的机器学习算法,它能得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优解,因此在样本很少的情况下具有较好的分类推广能力。本文简要介绍 SVM 的基本原理和分类方法,并利用其对水泵的常见故障进行诊断,结果表明 SVM 对设备故障具有很好的分类效果。

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中国期刊全文数据库

前20条

1	任丽华;王昕;赵毅斌;;基于支持向量机的液压泵故障判断方法研究[J];煤矿机械;2009年03期
2	毛志阳;陆爽;;基于K-L变换和支持向量机的滚动轴承故障诊断[J];煤矿机械;2006年06期
3	袁胜发;褚福磊;;基于引力球结构支持向量机多类算法的涡轮泵故障诊断[J];宇航学报;2006年04期
4	毛荣富;朱海潮;黄映云;;基于后验概率的支持向量机在故障诊断中的应用[J];中国机械工程;2006年S2期
5	李志农;韩捷;潘玉娜;李凌均;;机械故障矢功率谱—支持向量机识别方法研究[J];计算机工程与应用;2007年08期
6	武建军;马振利;张越萌;杨旭;;基于小波-支持向量机(SVM)的发动机泵机组故障诊断[J];中国测试技术;2007年05期
7	王焱;徐晓丹;;故障诊断应用的支持向量机多值分类算法[J];煤矿机电;2009年05期
8	贾伟广;胡丹;车畅;;基于小波分析和支持向量机的刀具故障诊断[J];组合机床与自动化加工技术;2010年12期
9	袁胜发;杨华明;;基于支持向量机的气动式转子故障检测系统研究[J];汽轮机技术;2006年04期
10	王胜春;韩捷;李志农;李剑峰;;基于模糊域和支持向量机的故障诊断方法[J];山东大学学报(工学版);2006年06期
11	荆双喜;华伟;;基于小波-支持向量机的齿轮故障诊断研究[J];山东科技大学学报(自然科学版);2008年04期
12	王计生;喻俊馨;黄惟公;;小波包分析和支持向量机在刀具故障诊断中的应用[J];振动、测试与诊断;2008年03期
13	郭磊;陈进;朱义;肖文斌;;小波支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用[J];上海交通大学学报;2009年04期
14	韩永章;;基于支持向量机的旋转机械故障诊断研究[J];科技信息;2010年12期
15	赵冲冲;廖明夫;于潇;;基于支持向量机的旋转机械故障诊断。[J];振动、测试与诊断;2006年01期
16	庞明宝;曹全星;葛云志;;基于支持向量机的装载机齿轮箱故障智能诊断研究[J];筑路机械与施工机械化;2007年11期
17	孙林;杨世元;;基于SVM“一对一”聚类结构的滚动轴承状态诊断[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2009年01期
18	孙学斌;;AR模型和SVM在机床滚动轴承故障诊断中的应用[J];机械工程与自动化;2010年02期
19	陈晓平;和卫星;马东玲;赵德安;;基于符号熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断[J];中国机械工程;2010年17期
20	苏成功;陆斌;顾文龙;;基于小波包分析和最小二乘支持向量机的电机转子故障诊断研究[J];煤矿机械;2011年05期

中国重要会议论文全文数据库

前10条

1	史丽萍;杨晓冬;匡杰;;基于支持向量机的水泵故障诊断[A];中国计量协会冶金分会2007年会论文集[C];2007年
2	初燕;付忠广;戈志华;靳涛;卞双;;基于支持向量机的故障诊断方法探讨[A];中国动力工程学会第三届青年学术年会论文集[C];2005年
3	蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4	李巍华;刘雯;;基于主元分析和直推式支持向量机的齿轮早期故障诊断[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
5	吴峰崎;孟光;张桂才;;基于高级统计量的碰摩不对中故障特征提取[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年
6	郭小荟;马小平;;基于EMD近似熵特征提取和支持向量机的故障诊断方法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
7	孙来军;沈永良;;多SVM多级信息融合与诊断决策模型的研究[A];2007'中国仪器仪表与测控技术交流大会论文集（二）[C];2007年
8	王红军;徐小力;付瑶;;基于SVM的旋转机械故障诊断知识获取[A];第八届全国设备与维修工程学术会议、第十三届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2008年
9	李宏坤;周帅;孙志辉;;基于Hilbert时频谱重心与支持向量机的设备状态识别[A];第八届全国动力学与控制学术会议论文集[C];2008年
10	单鸿鹏;关月红;;频谱分析技术在滚动轴承故障诊断中的应用[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年

中国博士学位论文全文数据库

前10条

1	赵冲冲;基于支持向量机的旋转机械故障诊断[D];西北工业大学;2003年
2	陈非;基于过程信息融合的旋转机械信息（火用）故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年
3	李敏;复杂机械基于数据的建模与故障诊断[D];太原理工大学;2010年
4	库少平;磁力轴承故障诊断的相关理论与实验研究[D];武汉理工大学;2005年
5	王长琼;基于混合智能的故障诊断与维修决策模型研究与实践[D];武汉交通科技大学;1999年
6	张超;基于自适应振动信号处理的旋转机械故障诊断研究[D];西安电子科技大学;2012年
7	何学文;基于支持向量机的故障智能诊断理论与方法研究[D];中南大学;2004年
8	高保禄;大型复杂机电设备分布式故障诊断方法研究[D];太原理工大学;2010年
9	鲁文波;基于声场空间分布特征的机械故障诊断方法及其应用研究[D];上海交通大学;2012年
10	胡友强;数据驱动的多元统计故障诊断及应用[D];重庆大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库

前10条

1	陈淼峰;基于EMD与支持向量机的转子故障诊断方法研究[D];湖南大学;2005年
2	齐元俊;基于支持向量机的故障诊断问题研究[D];东北石油大学;2011年
3	费娜;基于支持向量机的故障诊断研究[D];苏州大学;2011年
4	周辉;齿轮故障的特征提取与模式识别技术研究[D];郑州大学;2005年
5	贺灵敏;EMD和支持向量机在刀具故障诊断中的应用[D];西华大学;2010年
6	李娜;基于模糊C均值及粒子群参数优化的支持向量机故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2011年
7	周春健;基于小波变换的旋转机械故障诊断[D];南京航空航天大学;2004年
8	朱胜利;关于独山子炼油厂进料泵的故障诊断[D];新疆大学;2002年
9	陈岳良;分形在齿轮箱故障诊断中的应用[D];中北大学;2005年
10	侯艳华;基于非线性振动信号检测的滚动轴承故障诊断虚拟仪器设计[D];吉林大学;2005年

中国重要报纸全文数据库

前10条

1	记者夏元　实习生杨致阳彭寒依;重庆水泵厂国内首家获准制造高端核泵[N];重庆日报;2009年
2	本报记者李丙驹;凯王：引领水泵业的绿色环保新宠[N];经理日报;2009年
3	王健;离心式水泵应用中的误区浅析[N];伊犁日报(汉);2007年
4	李丙驹;两大密封专利打造凯王水泵[N];中国化工报;2008年
5	本报记者李丙驹;从中国走向世界的“密封凯王”[N];经理日报;2009年
6	张志光;小型水泵的选择与使用[N];中国水利报;2003年
7	记者张敏　吴敏力;温岭：“绿色”水泵正行其道[N];台州日报;2010年
8	朱文;我国测泵技术达到国际先进[N];经济参考报;2007年
9	马凤晓新;DA与DAS新型旋流泵[N];中国机电日报;2000年
10	本报记者王长兴　通讯员吕路军;水泵里流出大财富[N];中国县域经济报;2009年

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