【摘 要】
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支持向量机主要包括支持向量回归机和支持向量分类机。近年来支持向量机以其优越的性能得到了广泛的应用,它的理论基础是统计学习理论,一种适用于小样本条件下的学习理论。传
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支持向量机主要包括支持向量回归机和支持向量分类机。近年来支持向量机以其优越的性能得到了广泛的应用,它的理论基础是统计学习理论,一种适用于小样本条件下的学习理论。传统的机器学习理论过分注重减小机器的学习误差而忽略了学习机器的推广能力,支持向量机不仅关注算法的学习误差同时更注重算法的推广能力。因此支持向量机的性能要优于传统的学习算法。 论文主要研究基于支持向量机的旋转机械转子早期故障预示方法,具体研究内容如下: 在比较几种支持向量回归机算法的基础上提出了一种改进的SVR算法,并研究了该算法的收敛性。改进的SVR算法对论文中仿真数据和实验数据的预测能力优于传统的几种SVR算法和ARMA预测模型,表明了改进的SVR算法可以有效地应用于转子运行状态趋势预示。 研究了时域特征量及其频率分量在时间域内的组合预示,以及幅值域特征量的预示方法,进一步提出了基于SVR的转子混合域状态趋势预示方法。仿真分析验证了基于SVR的转子混合域状态趋势预示方法的可行性。 设计了基于DAGSVM的转子状态分类器并与BP神经网络模型进行了对比研究。同时开展了基于SVR的转子早期故障预示方法的实验验证研究。通过理论和实验分析表明:基于DAGSVM的转子状态分类器是有效的,其中对转子运行状态的正确识别率优于BP神经网络模型。
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