10.3969/j.issn.1002-137X.2007.01.076
最小二乘支持向量机在故障诊断中的应用
为了提高机械设备故障诊断的精度,将小波包分析与最小二乘支持向量机进行了有机的结合.首先对故障信号功率谱进行小波分解,简化了故障特征向量的提取.然后提出了一种基于最小二乘支持向量机的故障诊断模型,用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转变为线性方程组的求解,用最小二乘法实现了支持向量机算法,并提出对核函数的σ参数进行动态选取,提高了诊断的准确率.仿真结果表明该模型具有较强的非线性处理和抗干扰能力.
故障诊断、最小二乘支持向量机、核函数、小波包分析
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TP3(计算技术、计算机技术)
中国博士后科学基金2005038515
2007-03-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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289-291