基于支持向量机的混凝土泵车支腿故障诊断方法

发布时间：2018-04-07 14:57

  本文选题：支腿故障　切入点：支持向量机(SVM)　出处：《机械设计与研究》2015年06期

【摘要】：针对混凝土泵车支腿频繁发生开裂的问题,提出了一种基于支持向量机的故障诊断方法。混凝土泵车在施工过程中,施工状态的不同,直接影响到支腿的承载情况。对支腿故障进行分析,找出支腿最易出现开裂的关键位置,研究出了影响支腿关键位置承载的主特征量,搭建关键位置受力的支持向量机预测模型。运用MATLAB编写支持向量机预测程序,对模型进行训练和验证,通过输出的应力曲线图对支腿故障进行预测。实例验证了支持向量机对支腿关键位置应力预测的可行性。该方法相对于BP神经网络在小样本上更加精确,并为泵车工况参数的选择提供了理论支持。
[Abstract]:A fault diagnosis method based on support vector machine (SVM) is proposed to solve the problem of frequent cracking of the support leg of concrete pump vehicle.In the construction process of concrete pump car, the different construction state directly affects the bearing capacity of the supporting leg.In this paper, the fault of the leg is analyzed, the key position of the leg is found out, the main characteristic quantity which affects the bearing capacity of the key position of the leg is studied, and the prediction model of support vector machine (SVM) is built.The prediction program of support vector machine is compiled by MATLAB, the model is trained and verified, and the fault of leg is predicted by the output stress curve.The feasibility of the support vector machine (SVM) in predicting the stress at the key position of the leg is verified by an example.Compared with BP neural network, this method is more accurate in small samples and provides theoretical support for the selection of pump vehicle operating parameters.
【作者单位】： 湖北文理学院建筑工程学院;
【基金】：湖北教育厅资助项目(B2015143)
【分类号】：TU646

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1719643