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基于支持向量机的几何距离方法在设备性能退化评估中的应用
  • ISSN号:1006-2467
  • 期刊名称:《上海交通大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TH17[机械工程—机械制造及自动化] TP206[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—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室,上海200240
  • 相关基金:国家自然科学基金重点资助项目(50335030);国家自然科学基金资助项目(50675140);国家高技术研究发展计划(863)项目(2006AA04Z175)
中文摘要:

为了掌握设备的性能退化状态,提出了一种基于支持向量机的评估方法.基于CSVM算法。研究了设备特征向量与支持向量机最优分类面之间的几何距离与设备性能退化程度的关系.仿真结果表明,随着设备性能退化程度的恶化,数据向量的几何距离逐渐增大。因此,该方法可以有效地对设备性能退化进行评估.

英文摘要:

In order to find distance based on support out equipment performance degradation, an assessment method using geometric vector machine was proposed. In the method, the geometric distance between the data vector and the hyperplanis used to represent the level of equipment degradation. The relationship between the geometric distance and equipment degradation level is studied by the simulation data set. The results show that the geometric distance increases with the increase of degradation. The proposed method can assess equipment degradation effectively.

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期刊信息
  • 《上海交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:郑杭
  • 地址:上海市华山路1954号15F
  • 邮编:200030
  • 邮箱:shjt@chinajournal.net.cn
  • 电话:021-62933373 62932534
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2467
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1466/U
  • 邮发代号:4-256
  • 获奖情况:
  • 1996年全国优秀科技期刊奖,1992年、1996年、1999年国家教育部系统优秀科技期刊奖,2002年“百种重点期刊奖”,2003年百种中国杰出学术期刊,2004年教育部全国高校优秀科技期刊一等奖,2004年“百种重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,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,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)
  • 被引量:30903