潘明清, 导师:周晓军,基于支持向量机的机械故障模式分类研究

  本文关键词：基于支持向量机的机械故障模式分类研究，，由笔耕文化传播整理发布。

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文献名称：基于支持向量机的机械故障模式分类研究

    前言：机械故障诊断本质上是一个模式分类问题。支持向量机由于解决分类问题有着优良的表现，得到日益广泛的应用。本论文针对三种现实分类问题：两类分类、单值分类和多类分类问题，基于支持向量机分类理论，结合工程实际项目对机械模式分类方法进行了研究。 论文首先介绍了机械故障诊断的历史、意义及研究现状，分析了现有故障诊断理论方法的优点及不足之处。接着，就机械故障诊断的应用背景——汽车检测领域作了叙述和总结，描述了汽车总成关键部件驱动桥试验台的开发现状。讨论了支持向量机(SVM)理论研究方法及其国内外的应用研究现状，对于故障模式分类问题，SVM也有相应理论和应用研究。论文针对解决三种机械故障模式分类的问题，提出了一个基于SVM理论的的故障诊断架构。最后，给出了本论文的主要研究内容。 第二章介绍了支持向量机的基本理论和算法。回顾了支持向量机的理论基础——统计学习理论和机器学习，讨论了统计学习理论的结构和需要进一步研究的领域，在此基础上引出支持向量机。分析了支持向量机分类理论的原理和算法，简略的介绍了基于支持向量机的两类、单值和多类分类算法，为后续章节解决实际问题作一个理论铺垫。 第三章...
    Machine fault diagnosis is a problem of pattern classification in nature. Because of the excellent performance on classification, support vector machine (SVM) is more and more widely used to solve classified problems in practical world. Based on SVM theory, this dissertation develops a research on machine fault pattern classification for engineering project applications.The thesis first introduces the history, the significance and the current research status of machine fault diagnosis. After analyzing t...

文献名称 基于支持向量机的机械故障模式分类研究

Article Name
英文(英语)翻译 Research on Machine Fault Pattern Classification Based on Support Vector Machine;

作者 潘明清; 导师:周晓军;

Author

作者单位
Author Agencies 浙江大学;

文献出处
Article From 中国科学院上海冶金研究所; 材料物理与化学(专业) 博士论文 2000年度

关键词 故障诊断; 支持向量机; 汽车驱动桥; 核主元; 特征提取; 支持向量数据描述; 单值分类; 多类分类; 遗传算法; 交叉验证;

Keywords Fault Diagnosis;Support Vector Machine;Driving Axle;Kernel Primary Component Analysis;Feature Extraction;Support Vector Data Description;Multiple classification;Genetic Arithmetic;Cross Validation;

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  本文关键词：基于支持向量机的机械故障模式分类研究，由笔耕文化传播整理发布。