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基于最小二乘支持向量机的电动机故障诊断方法

Diagnosis of Asynchronous Motor Fault Based on LS-SVM
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摘要 为从电动机频谱识别出故障电动机,先用CZT变换(线性调频Z变换)分析采集到的电动机数据进行分类,然后训练最小二乘向量机,再把相同维数的数据送入训练好的最小二乘向量机进行判断,最终得出用最小二乘向量机进行电动机故障诊断的准确性、可行性和可靠性。 In order to distinguish faulty motor,the collected data of motor frequency are analyzed and classified and then trained their LS-SVM(Least Square-Support Vector Machine).The example calculated result shows the feasibility,reliability and accuracy of the treatment.
出处 《煤矿机电》 2012年第2期89-91,共3页 Colliery Mechanical & Electrical Technology
关键词 线性调频Z变换 最小二乘支持向量机 准确率 实用性 CZT transformation LS-SVM(Least Square-Support Vector Machine) accuracy practicability
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