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基于支持向量机的旋转机组状态趋势预示技术
  • ISSN号:1001-196X
  • 期刊名称:《重型机械》
  • 时间:0
  • 分类:TH17[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]北京机械工业学院机电系统测控北京市重点实验室,北京100085
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50375017);北京市自然科学基金资助项目(3042006)
中文摘要:

本文主要介绍了支持向量机在旋转机组状态趋势预示中的运用.通过对某旋转机组的振动烈度进行预测,并将其结果与使用时间序列进行预测的结果相比较,发现使用支持向量机进行预测的结果更好.

英文摘要:

In this article it is discussed how to apply the SVM theory in condition trend prediction of rotating machine sets. The prediction by means of SVM method through vibration signal shows a better result than that of time serials prediction.

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期刊信息
  • 《重型机械》
  • 主管单位:中国重型机械研究院股份公司
  • 主办单位:中国重型机械研究院股份公司
  • 主编:刘存德
  • 地址:西安市辛家庙
  • 邮编:710032
  • 邮箱:zjedit@163.com
  • 电话:029-86322672 86322581 86712995
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-196X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1113/TH
  • 邮发代号:52-38
  • 获奖情况:
  • 第二届全国优秀科技期刊三等奖,机械部科技期刊二等奖,陕西省优秀科技期刊一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊,多次获优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:3716