| 基于RS与LS-SVM多分类法的故障诊断方法及其应用 |
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| 引用本文： | 蒋少华,桂卫华,阳春华,戴贤江. 基于RS与LS-SVM多分类法的故障诊断方法及其应用[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2009, 40(2) |
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| 作者姓名： | 蒋少华 桂卫华 阳春华 戴贤江 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;韶关学院,计算机科学学院,广东,韶关,512024
2. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目，国家自然科学基金，教育部高等学校博士学科点专项科研基金 |
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| 摘 要： | 针对密闭鼓风炉熔炼过程工艺复杂、工况变化较大的特点,提出应用粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行鼓风炉故障诊断的方法.该方法首先利用RS对炉子的故障样本进行知识约简,获得各故障类型的征兆最小条件属性作为特征向量,然后,输入到由多个最小二乘支持向量机构成的多故障分类器中进行故障识别和分类.研究结果表明:该方法具有较强的泛化能力,诊断准确率达到90%以上.
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| 关 键 词： | 粗糙集 最小二乘支持向量机 多类分类器 故障诊断 |
Fault diagnosis method based on rough set and least squares support vector machine and its application |
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| JIANG Shao-hua,GUI Wei-hua,YANG Chun-hua,DAI Xian-jiang. Fault diagnosis method based on rough set and least squares support vector machine and its application[J]. Journal of Central South University:Science and Technology, 2009, 40(2) |
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| Authors: | JIANG Shao-hua GUI Wei-hua YANG Chun-hua DAI Xian-jiang |
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