佟海侠
- 作品数：3 被引量：59H指数：2
- 供职机构：华北电力大学能源动力与机械工程学院机械工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：电气工程机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断被引量：45
- 2010年
- 根据滚动轴承故障时振动信号特点,提出了一种基于小波包变换和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。通过对滚动轴承振动信号进行小波包分解,得到各分解节点对应频率段的重构信号以及各节点的能量,并将各节点能量组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到LS-SVM多类分类器中进行故障识别,然后在滚动轴承故障试验台上实测振动数据。分析结果表明,该方法具有较高的分类速度和较好的故障诊断正确率。
- 万书亭佟海侠董炳辉
- 关键词：小波包变换最小二乘支持向量机故障诊断滚动轴承
- 支持向量机及其在故障诊断中的应用研究
- 支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的学习方法，在很多领域都得到了成功的应用。本文首先详细分析了SVM的基本理论;然后提出了基于SVM和机电综合特征的发电机故障诊断方法，分别采集电流信号和振动信号共...
- 佟海侠
- 关键词：发电机滚动轴承支持向量机故障诊断
- 基于最小二乘支持向量机和机电综合特征的发电机故障诊断被引量：13
- 2009年
- 提出了1种最小二乘支持向量机和机电综合特征相结合的发电机故障诊断模型.用二次损失函数代替传统支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转变为线性方程组求解,降低了计算的复杂性.提取发电机故障中的综合特征,即振动信号和电流信号,整理后作为诊断模型的特征值,从而得到了故障的典型特征,提高了诊断的准确率.最后从SDF 9型模拟发电机中实测数据进行分析,结果表明,与常规的方法相比,该模型具有较高的分类速度和较好的故障诊断准确率.
- 万书亭管森森刘洪亮佟海侠
- 关键词：最小二乘支持向量机故障诊断发电机特征向量
