基于最小二乘支持向量机和信息融合技术的水电机组振动故障诊断(英文)

【摘要】：应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本,通过训练,使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系,在完成局部诊断后再实现决策信息融合,从而达到故障诊断的目的。以水电机组振动故障诊断为例,进行了应用检验。研究结果表明,与常规方法相比,最小二乘支持向量机和信息融合技术相结合的方法具有快速有效等优点,适合水电机组振动故障的诊断。 【作者单位】： 西安理工大学水利水电学院 西安理工大学水利水电学院 西安理工大学水利水电学院 西安理工大学水利水电学院
【关键词】： 水电机组 振动故障 故障诊断 支持向量机 信息融合技术 学习样本 局部诊断 特征向量 振动频谱 振动幅值
【基金】：国家自然科学基金项目(90410019)~~
【分类号】：TM312
【正文快照】： 0 INTRODUCTION As effective tool solving complicated non-linearproblem, artificial neural network has been used widely in diagnosing equipment faults field[1-2], and is another artificial intelligence technology applied to hydroelectric unit fault diagno

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