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本文提出建立支持向量机的旋转机械的故障诊断模型，通过编程并调用MATLAB工具箱进行训练、测试，并分别与BP神经网络、SOFM神经网络建立故障诊断模型做对比分析，结果证明SVM方法的诊断速度更快、精度更高，更适合实时诊断和优化监控.
基于SVM的旋转机械故障诊断方法研究
【摘 要】
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本文提出建立支持向量机的旋转机械的故障诊断模型，通过编程并调用MATLAB工具箱进行训练、测试，并分别与BP神经网络、SOFM神经网络建立故障诊断模型做对比分析，结果证明SVM方法的诊断速度更快、精度更高，更适合实时诊断和优化监控.
【机 构】
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南昌航空大学自动化学院,南昌,330063 南昌大学工业工程所,南昌,330031
【出 处】
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第五届全国信息获取与处理学术会议
【发表日期】
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2007年4期
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