【摘 要】
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针对复杂故障诊断系统特征数据中具有高斯、幅值较大、奇异点等混合噪音,设计一种分段式损失函数,构造基于小波基函数的小波核函数,由此得到一种输出为模糊数的模糊小波v-支
【机 构】
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复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,东南大学自动化学院,南京,210096
【出 处】
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第33期双清论坛——基于数据的控制、决策、调度与故障诊断
论文部分内容阅读
针对复杂故障诊断系统特征数据中具有高斯、幅值较大、奇异点等混合噪音,设计一种分段式损失函数,构造基于小波基函数的小波核函数,由此得到一种输出为模糊数的模糊小波v-支持向量分类机,即模糊鲁棒小波v-支持向量分类机(FRWv-svc).它可以有效地压制故障特征时序的多种噪音和奇异点,具有很强的鲁棒性,而且它比标准模糊小波v-支持向量分类机(FWv-SVC)具有更简洁的对偶优化问题。最后进行了汽车装配线故障诊断的实例分析,结果表明基于FRWv-SVC的故障诊断模型是有效可行的.
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