文献类型：期刊文章

作　　者：陈扶明[1] 税爱社[1] 李生林[1] 卿宇搏[2] 孙耀磊[1]

机构地区：[1]后勤工程学院后勤信息与军事物流工程系 [2]76174部队

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：总后勤部军需物资油料部项目(油20080208)

年　　份：2014

卷　　号：31

期　　号：7

起止页码：2031-2034

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对储运过程典型的管道堵塞故障样本数量不足、诊断知识不完备的实际情况,提出储运过程管道堵塞故障小样本模式识别方法;以支持向量机(SVM)算法为基础,构建了储运过程故障模式识别框架,分析了基于SVM方法的故障模式分类;利用储运过程仿真模型采集正常及故障过程数据,建立SVM多分类模式识别器,通过识别器核函数选取和参数优化,进行了管道堵塞故障小样本模式识别的仿真应用研究。仿真实验结果表明,SVM方法能够准确、快速实现故障模式识别,为储运过程故障模式识别提供了一种实用方法。

关 键 词：储运过程 模式识别 管道堵塞  支持向量机  参数优化 智能算法  

分 类 号：TP391.4]