【摘 要】
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提出将支持向量机的自学习方法应用到大型港口起重机的故障预测模式识别中。以港口大型起重机械为例,采集起重机运行过程中主梁、变速箱等的加速度振动信号,并创新性地提出核
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提出将支持向量机的自学习方法应用到大型港口起重机的故障预测模式识别中。以港口大型起重机械为例,采集起重机运行过程中主梁、变速箱等的加速度振动信号,并创新性地提出核主元分析的方法,对样本数据进行降维处理。同时,对核主元进行贡献率分析,选取贡献率最大的3个主元作为SVM的输入,再利用自行编写的Matlab程序来进行样本的学习和测试。结果表明,通过实验数据的预处理、核主元函数的分析,可以获得故障信号的非高斯、非线性频率特性信息,对分析起重机故障预测具有重要的指导意义。
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