本文主要研究内容
作者陈浩然（2019）在《基于超限学习机的柱塞泵故障诊断》一文中研究指出：为了提高柱塞泵故障诊断的准确度,提出应用一种新的分类算法即超限学习机(ELM)对柱塞泵进行故障诊断与识别。首先,采集柱塞泵各工作状态下的信号,其次对采集到的信号进行预处理,选择出特征向量。最后,应用ELM与其它分类器分别对其进行诊断与识别。对比试验结果表明,新的方法故障诊断准确度高且诊断速度快。
Abstract
wei le di gao zhu sai beng gu zhang zhen duan de zhun que du ,di chu ying yong yi chong xin de fen lei suan fa ji chao xian xue xi ji (ELM)dui zhu sai beng jin hang gu zhang zhen duan yu shi bie 。shou xian ,cai ji zhu sai beng ge gong zuo zhuang tai xia de xin hao ,ji ci dui cai ji dao de xin hao jin hang yu chu li ,shua ze chu te zheng xiang liang 。zui hou ,ying yong ELMyu ji ta fen lei qi fen bie dui ji jin hang zhen duan yu shi bie 。dui bi shi yan jie guo biao ming ,xin de fang fa gu zhang zhen duan zhun que du gao ju zhen duan su du kuai 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自煤矿现代化的陈浩然，发表于刊物煤矿现代化2019年05期论文，是一篇关于故障诊断论文,超限学习机论文,柱塞泵论文,煤矿现代化2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自煤矿现代化2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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