| 基于支持向量域描述的多故障诊断动态模型 |
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| 引用本文： | 张庆,徐光华,王晶,梁霖.基于支持向量域描述的多故障诊断动态模型[J].西安交通大学学报,2007,41(5):593-597. |
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| 作者姓名： | 张庆 徐光华 王晶 梁霖 |
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| 作者单位： | 西安交通大学机械工程学院,710049,西安;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家发改委重大专项基金 |
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| 摘 要： | 为了提高多故障诊断中对新故障类别和新故障数据的适应性，提出了一种新的多故障诊断动态模型．该模型采用支持向量域描述算法（SVDD）对多类故障进行单独训练，建立独立而封闭的特征空间，满足故障类别的动态增加需要，并采用样本与各特征空间的相对距离进行了多故障的混合识别．应用在线SVDD算法，在已有的故障特征分布信息基础上，通过更新操作，学习新数据信息，从而实现了故障模式的动态调整．通过仿真和机械故障实例数据的检验，表明该模型能够动态地提取多类故障的特征信息，改善诊断学习过程的适应性．
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| 关 键 词： | 动态模型 多故障诊断 支持向量域描述 |
| 文章编号： | 0253-987X（2007）05-0593-05 |
| 收稿时间： | 2006-09-20 |
| 修稿时间： | 09 20 2006 12:00AM |
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