SVM和LSSVM应用于齿轮箱故障诊断中的对比研究

发布时间：2017-08-07 18:12

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【摘要】：为更好的对齿轮箱进行有效的故障诊断,通过SVM(支持向量机)和LSSVM(最小二乘支持向量机)分别对齿轮箱故障特征向量进行故障识别,然后将识别结果在准确率和运行时间两个维度进行比较,最终确立LSSVM在齿轮箱故障诊断中的优越性。
【作者单位】： 山西机电职业技术学院汽车工程系;
【关键词】： 齿轮箱 故障诊断 SVM LSSVM
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 0引言齿轮箱在现代工业中应用中是必不可少的一部分,齿轮箱在实际工作中工作环境往往比较恶劣,齿轮箱的可靠性很大程度上决定了整套机械设备的可靠性,这就对齿轮箱故障诊断提出了更高的要求。SVM(支持向量机)在齿轮箱故障诊断研究中已经成为一个热点,该方法是Vapnik基于统计学

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本文编号：636017