期刊文章详细信息
基于支持向量机的涡轮泵故障诊断方法研究
On Turbo Pump Fault Diagnosis Based on Support Vector Machine
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]第二炮兵工程学院二系,陕西西安710025
年 份：2007
卷 号：14
期 号：S2
起止页码：138-140
语 种：中文
收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、普通刊
摘 要：针对涡轮泵的几种典型常见故障,应用支持向量机(SVM)构造多元分类器,解决故障诊断等多分类问题,在此基础上建立了基于支持向量机的故障诊断模型。试验结果表明,与神经网络相比,采用支持向量机进行故障诊断可得到更高的精度,表现出较好的分类和抗噪能力,而且效率高于神经网络,说明该方法是有效、可行的。
关 键 词：涡轮泵 支持向量机 故障诊断 多分类
分 类 号：TP277]
参考文献：
正在载入数据...
二级参考文献：
正在载入数据...
耦合文献：
正在载入数据...
引证文献：
正在载入数据...
二级引证文献：
正在载入数据...
同被引文献：
正在载入数据...
