本文主要研究内容
作者张行,朱树先（2019）在《支持向量机分类法在异步电机故障诊断中的应用》一文中研究指出：近些年来,支持向量机算法开始应用于电机控制和故障诊断,取得了较好的效果。与以往的此类论文不同,笔者对支持向量机核函数进行了深入的理论分析和性能预测,在此基础上,选择了基于径向基核函数(Radial Basis Function简称RBF)的支持向量机进行电机故障诊断,并对基于RBF的支持向量机核函数进行了特性分析和参数优化,从理论上证明了采用基于径向基核函数的支持向量机在故障诊断中的优势。此外,针对现有的检测方法所能检测的故障种类单一,不能对几种故障同时检测的弊端,采用阈值设定法和样本补偿法,进行了两种以上故障的神经网络分类研究。实验及仿真结果证实了该方法的有效性。
Abstract
jin xie nian lai ,zhi chi xiang liang ji suan fa kai shi ying yong yu dian ji kong zhi he gu zhang zhen duan ,qu de le jiao hao de xiao guo 。yu yi wang de ci lei lun wen bu tong ,bi zhe dui zhi chi xiang liang ji he han shu jin hang le shen ru de li lun fen xi he xing neng yu ce ,zai ci ji chu shang ,shua ze le ji yu jing xiang ji he han shu (Radial Basis Functionjian chen RBF)de zhi chi xiang liang ji jin hang dian ji gu zhang zhen duan ,bing dui ji yu RBFde zhi chi xiang liang ji he han shu jin hang le te xing fen xi he can shu you hua ,cong li lun shang zheng ming le cai yong ji yu jing xiang ji he han shu de zhi chi xiang liang ji zai gu zhang zhen duan zhong de you shi 。ci wai ,zhen dui xian you de jian ce fang fa suo neng jian ce de gu zhang chong lei chan yi ,bu neng dui ji chong gu zhang tong shi jian ce de bi duan ,cai yong yu zhi she ding fa he yang ben bu chang fa ,jin hang le liang chong yi shang gu zhang de shen jing wang lao fen lei yan jiu 。shi yan ji fang zhen jie guo zheng shi le gai fang fa de you xiao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自苏州科技大学学报(工程技术版)的张行,朱树先，发表于刊物苏州科技大学学报(工程技术版)2019年02期论文，是一篇关于支持向量机论文,核函数论文,电机故障诊断论文,多分类器论文,苏州科技大学学报(工程技术版)2019年02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，资料来自苏州科技大学学报(工程技术版)2019年02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。
标签：支持向量机论文; 核函数论文; 电机故障诊断论文; 多分类器论文; 苏州科技大学学报(工程技术版)2019年02期论文;