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基于支持向量机的智能诊断技术及应用研究
  • 项目名称：基于支持向量机的智能诊断技术及应用研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：50175087
  • 申请代码：E050302
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2002-01-01-2004-12-01
  • 项目负责人：张周锁
  • 负责人职称：副教授
  • 依托单位：西安交通大学
  • 批准年度：2001
中文摘要：

以统计学习理论为基础，深入研究支持向量机方法，结合旋转机械和往复机械故障诊断的工程应用背景，提出智能诊断和自动诊断的新方法，解决神经网络等传统方法需要大量故障数据样本但又不易获取的难题。该方法的核心是用较少和较小的故障样本建立基于支持向量机的故障模式分类器，实现故障的正确识别和分类，具有创新性，有重要的学术和应用价值。

中文主题词： 支持向量机；机械智能诊断；故障分类器；机械状态预测；参数优化。
结论摘要：

英文主题词support vector machine; machinery intelligent diagnosis; fault classifier; machinery condition prediction; parameter optimization.

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 16
  • 5
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
基于支持向量机的机械故障诊断方法研究
支持向量机在机械故障诊断中的应用研究
The Feature Value Prediction of Mechanical Incipient Fault Based on Support Vector Regression
基于数据分布的故障分类器核函数参数优化
Mechanical fault diagnosis using support vector machine
基于支持向量数据描述的机械故障诊断研究
基于支持向量机故障分类器的参数优化研究
汽轮发电机组分布式在线监测与故障诊断网络系统开发研究
基于支持向量机的机械设备状态趋势预测研究
基于支持向量机的多故障分类器及应用
基于支持向量机的机械故障智能分类研究
一种新的机械系统故障分类器
Multi-Fault Classifier Based on Support Vector Machine and Its Application
核函数参数优化及其在故障分类器中的应用
机械设备运行状态智能评估研究
机电设备远程监测和故障诊断系统的数据管理
会议论文
Active Learning of Support Vector Machine for Fault Diagnosis of Bearings
A New Method of Intelligent Condition Evaluation for Mechanical Equipment
基于支持向量数据描述的机械设备运行状态智能评估研究
Fuzzy Support Vector Machine and Its Application to Mechanical Condition Monitoring
Support vector machine classification for Mechanical faults using original vibration data
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