水电机组故障诊断中不同算法的对比

发布时间：2023-02-14 09:43

　　水电机组故障诊断方法较多,神经网络、支持向量机等方法应用广泛。分别利用神经网络和支持向量机建立小样本下的水电机组故障诊断模型;并通过10个样本训练、30个样本用于识别的方法,对比2种诊断方法的准确性。研究表明,两者在大样本下诊断准确度均较高,但支持向量机故障诊断模型在样本数量较小时,故障诊断准确性要高于神经网络模型。

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【文章目录】：
1 神经网络
2 支持向量机
3 水电机组振动故障诊断实例分析
    3.1 利用神经网络进行故障诊断分析
    3.2 利用SVM进行故障诊断分析
4 结论



本文编号：3742392