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支持向量机与证据理论融合在电机转子故障诊断中的应用

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【作者】 李亦滔叶德住汤绍钊雷奶华

【Author】 LI Yi-tao;YE De-zhu;TANG Shao-zhao;LEI Nai-hua;Ningde Customs;

【机构】 宁德海关

【摘要】 在电机转子故障诊断中,为了进一步提高诊断方法的自适应性和分类准确性,提出一种支持向量机和证据理论的故障诊断方法.利用小波包分解振动信号和提取特征向量,构造多类支持向量机概率输出.采用改进的D-S证据理论,建立支持向量机与证据理论的诊断模型.实验结果表明:与常规故障诊断方法相比,该故障诊断方法可行,且具有更高的诊断准确率,为电机转子故障诊断研究提供有效的途径.

【基金】 国家质量监督检验检疫总局科技计划项目(2017IK172)
【所属期刊栏目】 计算机与工程技术 (2019年02期)
  • 【DOI】10.15911/j.cnki.35-1311/n.2019.02.010
  • 【分类号】TM307;TP18
  • 【下载频次】60
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