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为了提高旋转设备故障诊断的准确率,提出了基于粗糙集和最小二乘支持向量机(LSSVM)的旋转设备故障诊断方法,讨论了如何进行数据选择、离散及约简方法,用粗糙集提取出旋转设备故障诊断的关键征兆属性,降低数
由于旋转设备故障数据样本存在不平衡性,导致传统的LSSVM无法对异常值样本正确分类,为了解决这一问题,首先采用LSSVM从训练集中提取错分样本及其分类的支持向量,再根据各类故障样本数量对惩罚因子进行加
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动态系统的故障检测和诊断是正在迅速发展的研究领域。随着现代化工业及科学技术的迅速发展,生产设备日趋大型化、高速化、自动化和智能化,这类系统一旦发生故障就可能引起灾难性事故,造成人员和财产的巨大损失。例
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针对传统专家系统解决机械故障诊断问题时存在的不足,将基于案例推理(CBR)方法引入到故障诊断中,提出了一种CBR故障诊断模型。在案例检索中,采用了一种改进的灰色关联模型来计算案例之间的相似度。该模型适
将基于案例的推理技术(Case-Based Reasoning,CBR)引入到机械设备故障诊断系统中,建立了机械设备故障知识库和征兆特征知识库,提出了设备故障诊断案例知识表示方法,建立案例知识库。利用
机械系统的状态监测与故障诊断综述
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