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机械设备运行状态智能评估研究
  • ISSN号：1004-4523
  • 期刊名称：《振动工程学报》
  • 时间：0
  • 分类：TH17[机械工程—机械制造及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(编号:50335030,50175087,50305012)
作者： 胡桥张, 周锁, 何正嘉
关键词： 支持向量数据描述, 单值分类, 状态智能评估
中文摘要：

异常运行状态数据样本获取困难是制约状态评估向智能化方向发展的主要原因之一.针对此问题,提出了一种机械设备运行状态智能评估的新方法--支持向量数据描述法.该方法只需要正常运行状态的数据样本作为学习样本,而不需要其他异常状态数据样本,就可以建立起智能评估模型,从而把设备正常与异常两种运行状态区分开来.其最大的优势是不需要对原始数据进行特征提取,并且对不同的异常状态还具有很好的聚类作用.实验结果表明,支持向量数据描述法对滚动轴承运行状态的评估能力较好,异常状态聚类效果明显,为机械设备运行状态的智能评估提供了新途径.

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期刊信息
  • 《振动工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国振动工程学会
  • 主编：刘人怀
  • 地址：南京市御道街29号
  • 邮编：210016
  • 邮箱：zdxb@nuaa.edu.cn
  • 电话：025-84895885
  • 国际标准刊号：ISSN：1004-4523
  • 国内统一刊号：ISSN：32-1349/TB
  • 邮发代号:28-249
  • 获奖情况:
  • 1995年江苏省首届期刊质评一级期刊,1997年获中国科协优秀期刊,1999年获国家自然科学基金委经费资助
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,美国应用力学评论,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
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