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基于KICA-SVM的礦用主要通風(fēng)機故障診斷
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文件類型: .pdf
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發(fā)布日期: 2021-12-09
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其他
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通風(fēng)機
??
故障診斷
??
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資源簡介
利用核獨立成分分析(KICA)處理礦用主要通風(fēng)機的振動信號,分離出具有特征信息的獨立分量。提取特征向量再利用支持向量機(SVM)對礦用主要通風(fēng)機的故障狀態(tài)進行模式識別。通過實驗比較表明,該方法明顯提高了故障狀態(tài)的識別率。
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