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基于支持向量机的离心机振动信号采集及分析
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摘要
为更准确地判断离心机工作状态,使用动态信号采集仪对离心机进行信号采集,并对数据进行预处理。使用支持向量机模型,提取离心机振动信号的时域和时频域信息作为其状态特征,使用主成分分析(PCA)降维技术得到低维、冗余信息较小、对状态信息表达一致的低维特征矩阵。将特征矩阵输入支持向量机进行分类识别,使用时域特征、时频域特征、时域+时频域特征作为输入,识别准确率可达90%。
作者
王烁
王洪
贾真帝
机构地区
重庆理工大学
出处
《设备管理与维修》
2023年第5期33-37,共5页
Plant Maintenance Engineering
关键词
特征提取
时域特征
PCA
支持向量机
小波包变换
分类号
TH69 [机械工程—机械制造及自动化]
引文网络
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