可变步长网格搜索法结合LIBSVM预测风机故障研究

发布时间：2022-01-16 13:59

　　针对风机的智能故障诊断,采用了一种可变步长网格搜索法寻优结合LIBSVM工具箱实现风机故障智能识别的方法。LIBSVM的信号特征输入选用风机振动信号的小波能量谱,用交叉验证法验证识别准确率,用LIBSVM仿真建立支持向量机分类模型,最后用测试样本测试,发现基于该方法可以保证支持向量机识别率并且可以有效减少运算量。 

【文章来源】：南方农机. 2020,51(11)

【文章页数】：2 页

【部分图文】：

18次重复测试准确率对比

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于网格搜索优化的主成分分析-支持向量机算法的冷水机组能耗预测[J]. 刘峥,黄真银,徐成良,陈焕新,李昱瑾.  制冷技术. 2019(06)
[2]基于EEMD模糊熵和SVM的风机异常检测方法[J]. 肖国振,朱静,邓艾东.  工业控制计算机. 2019(06)
[3]基于小波包变换的支持向量机损伤诊断方法[J]. 赵学风,段晨东,刘义艳,韩旻.  振动、测试与诊断. 2008(02)

硕士论文
[1]矿井通风系统电机和轴承的故障诊断方法研究[D]. 刘志昆.中国矿业大学 2019



本文编号：3592799