【摘 要】
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针对刚性罐道故障类型识别精度低这一难题,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和支持向量机(support vector machine,SVM)的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提
【机 构】
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安徽理工大学机械工程学院,安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51305003),安徽省高校自然科学研究重大项目(KJ2015ZD19).
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针对刚性罐道故障类型识别精度低这一难题,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和支持向量机(support vector machine,SVM)的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟2种典型的罐道故障,并采集提升容器振动加速度信号。运用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法对振动加速度信号进行分解,选取前4 个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后运用奇异值分解(singula
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