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| 基于Fv-SVM的机械故障诊断方法 | |
| 作者姓名： | 吴奇 武书彦 刘静 |
| 作者单位： | 1. 东南大学,江苏省微纳生物医疗器械设计与制造重点实验室,南京211189;东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,南京210096 2. 郑州牧业工程高等专科学校,郑州,450011 3. 上海海事大学信息工程学院,上海,200135 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，中国博士后科学基金，江苏省博士后科研资助计划项目，上海市教育发展基金会晨光计划，东南大学博士后重点科研A类资助 |
| 摘 要： | 针对机械故障诊断中存在的小样本、模糊、不确定性特征数据等问题,将改进三角模糊理论与支持向量分类机(SVM)方 法相结合,提出一种Fv-SVM模型,给出相应的机械故障诊断方法．最后进行了复杂设备故障诊断的实例分析,结果表明基于Fv-SVM的机械故障诊断方法是有效和可行的． |
| 关 键 词： | 机械故障诊断 支持向量分类机 三角模糊数 粒子群 |
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