| 一种新型多分类支持向量算法及其在故障诊断中的应用 |
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| 引用本文： | 徐启华,师军. 一种新型多分类支持向量算法及其在故障诊断中的应用[J]. 系统仿真学报, 2005, 17(11): 2766-2768,2784 |
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| 作者姓名： | 徐启华 师军 |
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| 作者单位： | 1. 淮海工学院电子工程系,江苏,连云港,222005
2. 西北工业大学自动化学院,陕西,西安,710072 |
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| 基金项目： | 江苏省高校自然科学研究计划项目（04KJD510018）;连云港市科技计划项目（GY200401） |
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| 摘 要： | 层次支持向量机（H-SVM）比通常的多分类支持向量算法具有更快的训练速度和分类速度，便于实现在线分类。提出一种基于H-SVM的多类故障诊断方法，根据特征空间中各类故障样本中心之间的距离来逐层划分子类，距离较近的故障样本归为同一个子类进行训练，得到的H-SVM层次结构合理，各层的SVM分类间隔大、泛化性能强。另外，用V-SVM代替通常的C-SVM作为两类分类器，分类器参数意义明确、变化范围小，更容易确定。针对一个涡轮喷气发动机气路部件故障诊断的仿真实验表明，设计的故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能，可以对发动机气路部件的典型故障进行快速诊断。作为应用实例，对JT9D发动机的6种实际故障进行了有效诊断。
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| 关 键 词： | 支持向量机 故障诊断 多类分类 仿真 应用 |
| 文章编号： | 1004-731X（2005）11-2766-04 |
| 收稿时间： | 2005-06-13 |
| 修稿时间： | 2005-06-132005-09-29 |
New Multi-class Support Vector Algorithm and Its Application in Fault Diagnosis |
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| XU Qi-hua,SHI Jun. New Multi-class Support Vector Algorithm and Its Application in Fault Diagnosis[J]. Journal of System Simulation, 2005, 17(11): 2766-2768,2784 |
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| Authors: | XU Qi-hua SHI Jun |
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| Affiliation: | 1 Electronic Engineering Dept., Huaihai Institute of Technology, Lianyungang 222005,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector machines fault diagnosis multi-class classification simulation application |
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