【摘 要】
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针对往复机械中多源混迭振动信号难以分离的问题,该文以信号处理领域的多信源盲分离方法为基础,通过对独立分量分析技术基本原理和算法的系统研究,以三缸往复泵泵阀的振动信
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针对往复机械中多源混迭振动信号难以分离的问题,该文以信号处理领域的多信源盲分离方法为基础,通过对独立分量分析技术基本原理和算法的系统研究,以三缸往复泵泵阀的振动信号作为研究对象,对多通道振动信号的振源分离方法进行了实验研究,实验结果取得了较好的信号分离效果.研究了往复机械小样本故障模式分类方法.根据现有故障诊断方法.根据现有故障诊断方法在故障样本有限时推广能力差的问题,该文通过对小样本机器学习理论——统计学习理论及支持向量机的深入研,针对SVM多值分类器中存在的不可划分区域的问题,引入模糊数学中的模糊隶属度函数,提出了一种模糊支持向量机多值分类器,提高其模式分类能力和推广能力,并用于往复机械的故障诊断.该文根据往复机械故障诊断中知识自动获取的需要,通过对机器学习领域中的粗糙集方法的进一步研究,针对粗糙集在故障诊断中应用过程中存在的决策表条件属性连续值离散化和属性约简之间分离的问题,提出了一种基于遗传算法的连续值离散化和属性约简集成方法,并用于往复机械故障诊断的知识自动获取.
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