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基于SVM的控制棒驱动机构滚轮状态评估方法
被引量:
3
1
作者
陈玲
石磊
+1 位作者
于耀华
张黎明
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2019年第2期82-86,共5页
针对控制棒驱动机构滚轮振动信号非平稳、小样本的特性,提出了一种基于支持向量机的滚轮状态评估方法。该方法首先对信号进行小波降噪,再将降噪后的信号分解为若干乘积函数分量之和,选取包含主要故障信息的分量进一步分析,从这些分量中...
针对控制棒驱动机构滚轮振动信号非平稳、小样本的特性,提出了一种基于支持向量机的滚轮状态评估方法。该方法首先对信号进行小波降噪,再将降噪后的信号分解为若干乘积函数分量之和,选取包含主要故障信息的分量进一步分析,从这些分量中提取几种特征参数作为支持向量机的输入参数,建立了滚轮故障识别模型。通过对滚轮正常状态、故障状态的分析证明,该方法可以准确、有效地对滚轮的工作状态进行分类。
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关键词
状态评估
乘积函数分量
支持向量机
故障识别
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职称材料
题名
基于SVM的控制棒驱动机构滚轮状态评估方法
被引量:
3
1
作者
陈玲
石磊
于耀华
张黎明
机构
海军工程大学核能科学技术学院
上海第一机床厂有限公司
出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2019年第2期82-86,共5页
基金
国家部委基金资助项目(HT-LW-02-2014007)
文摘
针对控制棒驱动机构滚轮振动信号非平稳、小样本的特性,提出了一种基于支持向量机的滚轮状态评估方法。该方法首先对信号进行小波降噪,再将降噪后的信号分解为若干乘积函数分量之和,选取包含主要故障信息的分量进一步分析,从这些分量中提取几种特征参数作为支持向量机的输入参数,建立了滚轮故障识别模型。通过对滚轮正常状态、故障状态的分析证明,该方法可以准确、有效地对滚轮的工作状态进行分类。
关键词
状态评估
乘积函数分量
支持向量机
故障识别
Keywords
state evaluation
product function
support vector machine
fault recognition
分类号
TL387 [核科学技术—核技术及应用]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM的控制棒驱动机构滚轮状态评估方法
陈玲
石磊
于耀华
张黎明
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2019
3
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